Такое устройство, похожее на кожу, разрабатывается в рамках проекта Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) и Притцкеровской школы молекулярной инженерии (PME) Чикагского университета. Руководит проектом Сихонг Ван, доцент в PME в Учикаго, который работает по совместительству в отделе нано наук и технологий Аргонны.
Носимая регулярно электроника потенциально может обнаруживать возможные возникающие проблемы со здоровьем, такие как болезни сердца, рак или рассеянный склероз, еще до появления явных симптомов. Устройство также может выполнять персонализированный анализ отслеживаемых данных о состоянии здоровья, сводя к минимуму необходимость их беспроводной передачи.
“Диагноз для одних и тех же показателей здоровья может отличаться в зависимости от возраста человека, истории болезни и других факторов, – сказал Ван. – Такой диагноз, при котором информация о состоянии здоровья непрерывно собирается в течение длительного периода, требует больших затрат данных”.
Такому устройству потребовалось бы собирать и обрабатывать огромное количество данных, намного превышающее то, что сегодня могут делать даже лучшие умные часы, и ему пришлось бы обрабатывать эти данные с очень низким энергопотреблением в очень маленьком пространстве.
Чтобы удовлетворить эту потребность, команда обратилась к нейроморфным вычислениям. Эта технология искусственного интеллекта имитирует работу мозга, тренируясь на прошлых наборах данных и учась на собственном опыте. К ее преимуществам относятся совместимость с эластичным материалом, более низкое энергопотребление и более высокая скорость, чем у других типов ИИ.
Нейроморфный “чип”, похожий на кожу, состоит из тонкой пленки пластикового полупроводника в сочетании с растягивающимися золотыми нанопроволочными электродами. Даже при растяжении в два раза по сравнению с нормальным размером, их устройство функционировало так, как планировалось, без образования каких-либо трещин.
В качестве одного теста команда создала устройство искусственного интеллекта и обучила его отличать сигналы здоровой электрокардиограммы (ЭКГ) от четырех различных сигналов, указывающих на проблемы со здоровьем. После тренировки устройство оказалось более чем на 95% эффективным в правильной идентификации сигналов ЭКГ.
“Хотя наше устройство все еще требует дальнейшего развития по нескольким направлениям, однажды оно может изменить правила игры, и каждый сможет получать информацию о состоянии своего здоровья гораздо более эффективным и частым способом”, – добавил Ван.
Это исследование было опубликовано в журнале Matter в статье под названием “Нейроморфные устройства с возможностью растяжения для обработки медицинских данных на теле с помощью искусственного интеллекта”, сообщает Tech Xplore.