Tekoälysiru tunnistaa liikkeen muutokset ajan suhteen

Liike on muutosta ajan myötä. Korealaiset tutkijat ovat kehittäneet teknologian, joka pinoaa eri vastenopeuksisia puolijohderakenteita, jolloin ne pystyvät tunnistamaan sekä juuri tapahtuneen muutoksen että sitä edeltäneet muutokset. Teknologiaa voitaisiin soveltaa pieniin laitteisiin, joita käytetään kehossa tai jotka on kiinnitetty siihen liikkeen ja fysiologisten signaalien analysoimiseksi.

KAIST:n tekoälyjärjestelmien laitoksen professori Jimin Kwonin johtama tutkimusryhmä on yhdessä korealaiskollegoiden kanssa valmistanut ioneja sisältävästä materiaalista kiinteän ohutkalvon ja käyttänyt sitä erilaisia vastenopeuksia omaavien puolijohderakenteiden pinoamiseen useisiin kerroksiin.

Jännitteen kohdistaminen näihin ioniportilla varustettujen hiilinanoputkitransistorien (sIGT) rakenteisiin liikuttaa materiaalin sisällä olevia ioneja ja muuttaa virran kulkua. Kun jännite poistetaan, ionit tarvitsevat aikaa palatakseen alkuperäiseen tilaansa. Tämän seurauksena aiempien signaalien vaikutus säilyy laitteessa lyhyen aikaa. Tätä hidasta liikettä on yleensä pidetty haittana, mutta nyt tutkimusryhmä käytti sitä aiempien syötteiden tunnistamiseen.

Suurin haaste oli tämän vaikutuksen keston hallinta. Tähän asti tällaiset materiaalit ovat olleet enimmäkseen nesteitä tai pehmeitä geelejä, mikä on vaikeuttanut laitteiden tarkkaa valmistusta tai niiden pinoamista useisiin kerroksiin.

Tämän haasteen ratkaisemiseksi tiimi teki materiaalista kiinteän ohutkalvon, joka tunnetaan nimellä kiinteän olomuodon ionogeeli, ja sääti kalvon ionien määrää sekä sen paksuutta. Tämä mahdollisti rakenteiden luomisen, jotka reagoivat signaaleihin joko nopeasti tai hitaasti. Kun nämä kaksi tyyppiä pinottiin, toinen kerros reagoi viimeisimpään signaaliin, kun taas toinen reagoi signaaleihin, jotka olivat kertyneet pidemmän ajan kuluessa.

Tutkijat vahvistivat, että kootut rakenteet pystyivät erottamaan kaikki 16 kuviota, jotka syntyvät, kun neljä peräkkäistä tulosignaalia kytketään päälle tai pois eri yhdistelmissä. Mitattujen vasteiden avulla he rakensivat myös simulaatiomallin järjestelmästä, joka luokittelee liikkuvia käsin kirjoitettuja numeroita sisältäviä videoita. Malli saavutti yli 90 %:n validointitarkkuuden eri nopeuksilla toistetuille liikkuvien kuvien sarjoille.

Tuloksia voitaisiin käyttää sellaisten teknologioiden kehittämiseen, joilla voidaan käsitellä ajan myötä muuttuvaa tietoa, kuten liikettä ja kehon signaaleja, suoraan pienillä laitteilla. Tarvitaan lisävalidointia sen määrittämiseksi, miten teknologia toimii ja kuinka paljon virtaa se säästää todellisissa älykelloissa.

”Nämä laitteet voidaan valmistaa laaja-alaisille alustoille käyttämällä olemassa olevia ohutkalvopuolijohteiden prosesseja, ja ne voidaan myös pinota useisiin kerroksiin”, professori Kwon sanoi. Hän lisäsi, että teknologiaa voitaisiin kehittää tekoälysiruiksi, jotka analysoivat liikettä ja fysiologisia signaaleja laitteille, joiden on toimittava vähän virtaa kuluttavilla laitteilla, kuten älykelloilla.

Aiheesta aiemmin:

Ionogeeli voisi varastoida energiaa turvallisesti ja kestävästi

Keinoihot ja tekoäly

Transistori pellavalangasta