un nouveau système de capteurs pour les appareils de l’internet des objets intègre le traitement et l’informatique : le nouveau système de capteurs du chercheur pour les appareils de l’internet des objets intègre le traitement et l’informatique pour économiser de l’énergie et protéger les données

Cela fait plus d’une décennie que Gartner Research a identifié l’Internet des objets – des objets physiques avec des capteurs, une capacité de traitement et des logiciels qui se connectent et échangent des données via Internet et les réseaux de communication – comme une technologie émergente.

De nos jours, les appareils connectés sont indispensables aux industries commerciales, aux soins de santé et aux produits de consommation. La société d’analyse de données Statista prévoit un quasi-triplement du nombre d’appareils connectés dans le monde, passant de 9,7 milliards en 2020 à plus de 29 milliards en 2030.

Les capteurs intégrés dans les appareils sont en grande partie passifs, transmettant des signaux aux ordinateurs en réseau qui traitent et renvoient des données significatives à l’appareil. Kyusang Lee, professeur adjoint de science et d’ingénierie des matériaux et de génie électrique et informatique à l’école d’ingénierie et de sciences appliquées de l’Université de Virginie, travaille sur un moyen de rendre les capteurs intelligents.

Son capteur intelligent se trouvera au bord d’un appareil, qui se trouve lui-même à la périphérie d’un réseau sans fil. Le système de capteurs intelligents stocke et traite également les données – un domaine de recherche émergent qu’il appelle l’intelligence artificielle des objets, une force de recherche du département de génie électrique et informatique de Charles L. Brown.

« Compte tenu de la croissance exponentielle de l’Internet des objets, nous prévoyons des goulots d’étranglement et des retards dans le traitement des données et la signalisation de retour. La sortie du capteur sera moins fiable », a déclaré Lee.

L’impulsion constante des données via les réseaux sans fil et informatiques consomme également de l’énergie et augmente le risque d’exposer des données sensibles à une divulgation accidentelle ou non autorisée et à une mauvaise utilisation.

Le système de capteurs de Lee répond à ces deux défis. Un avantage supplémentaire est que le capteur peut détecter et traiter une grande variété de signaux qui imitent la biologie humaine : détection d’image pour la vision ; détection par ultrasons pour l’ouïe; détection de la pression et détection des contraintes liées au mouvement et au toucher ; et la détection chimique pour détecter les virus.

Lee et les membres de son laboratoire de dispositifs à couches minces ont co-écrit un article dans Nature Communications qui pointe vers ce système de détection holistique. La mémorisation et l’encodage d’images dans le capteur via des neurones optiques pour la réduction du domaine bio-stimulus vers le traitement cognitif visuel est présenté sur la page de mise en évidence de l’éditeur, gagnant la reconnaissance comme l’un des 50 meilleurs articles récemment publiés dans un domaine.

Le système de capteurs de Lee est l’aboutissement de cinq années de recherche dans le développement de matériaux électriques et optiques et la fabrication de dispositifs, une force de recherche du Département de science et génie des matériaux. Ses recherches fondamentales en épitaxie – la croissance d’un matériau cristallin sur un substrat revêtu en 2D – offrent une nouvelle façon de faire croître des couches minces.

Lee a commencé cette recherche en tant qu’associé postdoctoral au Département de génie mécanique du Massachusetts Institute of Technology. Travaillant avec des ingénieurs en mécanique et en électricité et des scientifiques des matériaux au MIT, Lee a développé un processus de croissance de semi-conducteurs composés cristallins qui a surmonté les limitations imposées par l’appariement de réseau entre deux systèmes de matériaux.

Lee a commercialisé son procédé, en tant que directeur général et directeur de la technologie d’une start-up de Charlottesville, en Virginie, FSB. L’entreprise propose des substrats de nitrure de gallium de haute qualité, à grande échelle et à faible coût pour les semi-conducteurs couramment utilisés dans les diodes électroluminescentes et permet aux clients de développer des semi-conducteurs monocristallins de haute qualité sur du graphène.

L’innovation de Lee dans la synthèse des matériaux, appelée épitaxie à distance, permet la fabrication d’un film semi-conducteur autonome de haute qualité, ce qui signifie que toute couche de matériau donnée peut être conçue avec des propriétés uniques, indépendamment des couches de matériau dans lesquelles elle est prise en sandwich. Cette flexibilité dans l’empilement des couches était une étape préalable à la fabrication d’un capteur multifonctionnel capable de collecter et de traiter simultanément différents types d’entrées de signaux.

Le composant optoélectronique du système intègre la détection d’image et l’informatique. Lee a remporté un prestigieux prix CAREER de la National Science Foundation pour développer ce système de capteur d’image intelligent, qui imite l’œil humain. Une cornée artificielle et un iris artificiel réalisent une optique de base, aidés par des muscles artificiels qui permettent le mouvement et la mise au point. Une rétine artificielle enregistre le signal d’image, prétraitant les données d’image.

Un réseau neuronal artificiel co-conçu logiciel et matériel complète le système de capteurs. Une synapse artificielle, appelée memristor, déplace les entrées sensorielles prétraitées vers le cerveau du système, une puce neuromorphique qui peut effectuer un traitement du signal de haut niveau.

« C’est très satisfaisant de publier sur l’intégration de systèmes », a déclaré Lee. « Nous sommes désormais en mesure de raconter une histoire complète, des matériaux à l’intégration en passant par l’application, et de présenter une vision des systèmes de capteurs biomimétiques. Je pense que notre capteur sera particulièrement utile dans la robotique qui repose sur des entrées sensorielles combinées et un traitement intégré en temps réel. »

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