Novo sistema de sensores dos pesquisadores para dispositivos IoT integra processamento e computação para economizar energia e proteger dados

Mais de uma década se passou desde que a Gartner Research identificou a Internet das Coisas (objetos físicos com sensores, poder de processamento e software que conectam e trocam dados pela Internet e redes de comunicação) como uma tecnologia emergente.

Hoje, os dispositivos conectados são essenciais para indústrias comerciais, saúde e produtos de consumo. A empresa de análise de dados Statista prevê que o número de dispositivos conectados em todo o mundo quase triplicará, de 9,7 bilhões em 2020 para mais de 29 bilhões em 2030.

Sensores embutidos em dispositivos são amplamente passivos, transmitindo sinais para computadores em rede, que processam e retornam dados significativos ao dispositivo. Kyusang Lee, professor assistente de ciência e engenharia de materiais e engenharia elétrica e de computação na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade da Virgínia, está trabalhando em uma maneira de tornar os sensores inteligentes.

Seus sensores inteligentes estarão na borda do dispositivo, que está no perímetro da rede sem fio. Os sistemas de sensores inteligentes também armazenam e processam dados – uma área emergente de pesquisa que ele chama de inteligência artificial das coisas, uma força de pesquisa do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação Charles Brown.

“Dado o crescimento exponencial da IoT, esperamos gargalos de dados e atrasos no processamento de dados e sinais de retorno. A saída do sensor será menos confiável”, disse Lee.

A transmissão constante de dados em redes sem fio e de computadores também consome energia e aumenta o risco de dados confidenciais serem expostos a divulgação e uso indevido acidental ou não autorizado.

O sistema de sensores de Lee aborda ambos os desafios. Outro benefício é que os sensores podem detectar e processar uma variedade de sinais que imitam a biologia humana: detecção de imagem visual; detecção ultrassônica para audição; detecção de pressão e detecção de tensão relacionada a movimento e toque; e detecção química para detectar vírus.

Lee e membros de seu Laboratório de Dispositivos de Filmes Finos foram coautores de um artigo na Nature Communications apontando esse sistema holístico de detecção. A memória de imagem no sensor e a codificação por neurônios ópticos para reduzir o campo de estimulação biológica para processamento cognitivo visual foi reconhecida na página de destaques do editor como um dos 50 melhores artigos publicados recentemente na área.

Os sistemas de sensores de Lee foram pesquisados ​​por cinco anos em desenvolvimento de materiais elétricos e ópticos e fabricação de dispositivos, a força de pesquisa do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais. Sua pesquisa pioneira em epitaxia – o crescimento de materiais cristalinos em substratos revestidos bidimensionais – forneceu uma nova maneira de desenvolver filmes finos.

Lee iniciou a pesquisa como associado de pós-doutorado no Departamento de Engenharia Mecânica do MIT. Trabalhando com engenheiros mecânicos e elétricos e cientistas de materiais do MIT, Lee desenvolveu um processo de crescimento de semicondutores compostos cristalinos que supera as limitações impostas pela correspondência de rede entre dois sistemas de materiais.

Lee comercializou seu processo como CEO e CTO da startup FSB de Charlottesville, Virgínia. A empresa fornece substratos de nitreto de gálio de baixo custo, grande escala e alta qualidade para semicondutores comumente usados ​​em diodos emissores de luz e permite que os clientes cultivem semicondutores de cristal único de alta qualidade em grafeno.

A inovação de Lee na síntese de materiais, chamada de epitaxia remota, permite a fabricação de filmes finos semicondutores independentes e de alta qualidade, o que significa que qualquer camada de material pode ser projetada para ter propriedades únicas, independentemente das camadas de material intercaladas nela. Essa flexibilidade de empilhar camadas é o primeiro passo na criação de um sensor multifuncional que pode coletar e processar diferentes tipos de entradas de sinal simultaneamente.

Os componentes optoeletrônicos do sistema integram sensor de imagem e computação. Lee recebeu o prestigioso prêmio NSF CAREER por desenvolver este sistema de sensor de imagem inteligente que imita o olho humano. Córneas artificiais e íris artificiais realizam funções ópticas básicas com a ajuda de músculos artificiais, permitindo movimento e foco. A retina artificial grava o sinal da imagem e pré-processa os dados da imagem.

Uma rede neural artificial co-projetada em software e hardware completa o sistema de sensores. Sinapses artificiais chamadas memristores movem entradas sensoriais pré-processadas para o cérebro do sistema, um chip neuromórfico que pode realizar processamento avançado de sinais.

“É muito gratificante publicar sobre integração de sistemas”, disse Lee. “Agora somos capazes de contar a história completa de materiais para integração e aplicação e demonstrar a visão de um sistema de sensores biomiméticos. Acredito que nossos sensores serão particularmente úteis em robótica que depende de entrada sensorial combinada e processamento integrado em tempo real.”

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