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來源:科技日報
記者:張佳欣
據最新一期《自然·電子學》雜志報道,美國芝加哥大學普利茲克分子工程學院、阿貢國家實驗室研究團隊合作開發出一種新型類皮膚柔性計算貼片,可利用人工智能(AI)以前所未有的方式分析健康數據。與如今的可穿戴設備不同,它能直接在人體上完成AI計算,整個過程僅需幾毫秒,無需依賴無線連接。
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新型的類皮膚計算貼片能夠以前所未有的方式,利用人工智能分析健康數據。
圖片來源:芝加哥大學普利茲克分子工程學院
如今的智能手表雖然能監測心率和運動數據,但真正的數據分析通常要傳輸到外部設備或云端完成。對于某些疾病,如心室顫動發作時,心臟會陷入危險的“電風暴”,如果不能及時識別,患者可能迅速死亡。此次開發的新設備能夠直接“貼”在人體上完成AI計算,從而省去數據來回傳輸的時間。
團隊希望未來的可穿戴和植入式設備能夠更加智能,就像一個集成在設備中的、即時響應的“私人醫生”。為了實現這一目標,他們開發出一種能夠像皮膚一樣彎曲、拉伸的“神經形態計算電路”,即由大量晶體管組成、能夠分析健康數據的陣列。它的核心是一種特殊的“有機電化學晶體管”。與傳統芯片中的晶體管不同,它不僅利用電流處理信息,還依靠離子在凝膠電解質中的移動進行計算。這種結構讓晶體管能夠長期穩定存儲數值,就像人腦的突觸一樣,通過增強或減弱信號來記錄學習模式。
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研究人員利用新工藝將有機電化學晶體管印刷到柔性表面上。
圖片來源:芝加哥大學普利茲克分子工程學院
為了攻克制造過程中的挑戰,團隊設計出一種新型聚合物凝膠,可在紫外光照射下迅速“定型”,從而實現高精度制造。借助這一方法,他們成功在每平方厘米面積內集成了1萬個有機電化學晶體管。
在測試中,團隊讓這種柔性陣列運行一套用于識別心室顫動的AI算法。結果顯示,即使設備被拉伸至原長度的1.5倍以上,它仍能以99.6%的準確率定位心臟異常電波的位置。他們還讓設備分析膽固醇、血糖、最大心率以及心電圖等數據,用于評估心臟病發作風險,準確率達到83.5%。
團隊希望將這種柔性計算陣列與無線通信模塊、傳感器進一步整合,最終打造出能夠“感知—分析—響應”一體化運行的智能健康系統。
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