啥？芯片也可以 “聞出味道”了？

近年來，柔性電子產品的發(fā)展越來越快。隨著可拉伸電子元件的出現，也使智能手表、健身記錄儀，和其他一些可穿戴智能設備成為現實。柔性電子產品通常是將電路布在柔性材料基板（如塑料或紙）上而制成的。

柔性芯片可用于制造成本較低、輕薄、可彎曲、穿戴舒適的設備。雖然這些特性使它比傳統(tǒng)電子器件更適于某些應用，但到目前為止，并不是所有這類的柔性芯片都能獲得最初預想的性能。

最近，Arm 和 PragmatIC 的研究人員用低成本的柔性芯片制造了一個機器學習 (ML)處理引擎，該引擎可用于構建各種有高級數據處理能力的智能設備。他們發(fā)表在雜志上的論文里，里面詳細地演示了這一引擎在氣味識別上的應用。

其中研究人員之一的 Emre Ozer 告訴 TechXplore：“Arm 研究院和 PragmatIC 公司有著密切的研發(fā)合作，而后者擁有基于金屬氧化物薄膜晶體管（TFTs）的低成本柔性 IC 制造技術。這項技術對于在低成本柔性基板上制造處理引擎有著巨大的潛力，它能使數十億件物品變得‘更智能’，而成本只要幾美分，而不是幾美元?！?/p>

Ozer 和同事們開發(fā)的 ML 處理引擎可直接連接到傳感器上，這些傳感器可以檢測與氣味相關的化學信息，因此被稱為 “電子鼻”（e-noes）。接著，引擎會分析這些信息，并試圖確定傳感器捕捉到了什么氣味。

在最近的項目中，Arm 和 PragmatIC 的團隊與曼徹斯特大學的研究人員進行了密切的合作，他們專門開發(fā)基于低成本塑料基板的柔性電子鼻傳感器。而這其中，新的硬連接的 ML 引擎就是該合作的結果之一。

ML 本征柔性加工引擎（NFPEs）可以在聚酰亞胺基片上制造，用于各種應用。來源：Ozer 等人。

Ozer 說：“我們的引擎實現了一種名為‘單變量貝葉斯特征投票分類器’的 ML 算法。訓練完成后 ML 的參數是固定的，也就是說，在設備的生命周期中 ML 參數不會發(fā)生改變，所以處理引擎都是硬連接的。它由大約 1000 個柵極組成，這是一種非常節(jié)約資源的設計?！?/p>

雖然引擎的 ML 參數固定不能被編程，看上去有些不利，但現在這些引擎的目標市場是快速消費品 (FMCGs)，這類產品本來就很少需要重新編程。事實上，生產 FMCG 的公司的首要任務是確保產品能快速、大批量、低成本地生產，因為它們很快就會被消費掉。

而對于用途，例如可以集成到塑料包裝的材料中，以此來處理包裝食品的氣味。包裝食品往往很快就過期了，而消費者購買食品后，包裝和其中的柔性電子元件就會被扔掉。因此，ML 引擎的生命周期也很短，不需要重新編程。

Ozer 說：“早在 2004 年，通用或可編程處理器就在柔性基板上制造出來了。這些柔性處理器采用低溫多晶硅（LTPS）TFT 技術開發(fā)，制造成本較高。因此，這項技術不適合實現超低成本的電子產品。IMEC 于 2014 年在柔性基板上使用金屬氧化物 TFT 開發(fā)了算術邏輯單元，但這是一個算力有限的概念驗證原型?！?/p>

Ozer 和他的同事們開發(fā)的引擎比過去制造的大多數可編程的柔性處理器具有更先進的功能。事實上，它是有史以來使用金屬氧化物 TFTs 制造的最復雜的柔性集成電路（IC）。雖然該引擎僅由大約 1000 個柵極組成，但其柵極密度大約是基于金屬氧化物 TFT 技術的其他現有數字集成電路的 20-45 倍。

在開發(fā)柔性電子產品時，不同的電子元件（傳感器、能量采集器、處理器等）通常是單獨制造，最后組合成一個設備。然而，迄今為止，將柔性元件集成到一個單一系統(tǒng)中，遠遠要比將傳統(tǒng)的電子元件組合起來困難得多。研究人員現在計劃繼續(xù)測試他們的引擎與其他組件集成后的性能（比如電子鼻傳感器和數字接口）。

Ozer 說：“雖然這一研究領域的系統(tǒng)集成還沒有傳統(tǒng)電子領域成熟，但是展望未來，Arm Research 和 PragmatIC 已經開始與曼徹斯特大學合作，將柔性電子鼻傳感器集成到一個單一的柔性系統(tǒng)中，包括柔性傳感器讀出接口和 ML 引擎。