Transistores extensibles para dispositivos portátiles

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Los transistores electroquímicos orgánicos (OECT) son transistores neuromórficos hechos de materiales a base de carbono que combinan portadores de carga tanto electrónicos como iónicos.

Estos transistores podrían ser soluciones particularmente efectivas para amplificar y conmutar señales electrónicas en dispositivos diseñados para colocarse sobre la piel humana, como relojes inteligentes, rastreadores que monitorean señales fisiológicas y otras tecnologías portátiles.

A diferencia de los transistores neuromórficos convencionales, los OECT podrían funcionar de manera confiable en entornos húmedos o mojados, lo que sería muy ventajoso tanto para dispositivos médicos como portátiles.

A pesar de su potencial, la mayoría de los OECT existentes se basan en materiales rígidos, lo que puede reducir la comodidad de los dispositivos portátiles y, por lo tanto, dificultar su implementación a gran escala.

Investigadores de la Universidad de Hong Kong han desarrollado un nuevo dispositivo portátil basado en OECT extensibles que puede realizar cálculos y recopilar señales del entorno circundante.

El sistema que proponen podría utilizarse para realizar computación de borde en el sensor en un dispositivo portátil flexible que sea cómodo para los usuarios.

“El auge de la IA y el aprendizaje automático ha sido transformador y ha permeado varios campos“, dijo Shiming Zhang, coautor del artículo.

“Sin embargo, su implementación en dispositivos portátiles, que es crucial para permitir la salud digital, recién está comenzando.

Nuestro objetivo es integrar capacidades de aprendizaje automático en los dispositivos portátiles para permitir la computación neuromórfica en el sensor o capacidades de computación de borde.

Esto permite la toma de decisiones en tiempo real y basada en el borde, que es vital para la teranóstica de circuito cerrado y relevante para la medicina impulsada por IA”.

Como parte de su estudio, Zhang y sus colegas se propusieron desarrollar un dispositivo portátil impulsado por IA que se basa en matrices OECT extensibles.

Esto implicó en primer lugar desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y entrenarlos en conjuntos de datos biomédicos para hacer predicciones específicas con precisión sobre la fisiología y la salud de los usuarios.

“Para fusionar nuestros algoritmos con los wearables, nos enfrentamos a tres desafíos principales:

Recopilar datos de salud de mayor calidad para un entrenamiento preciso, suprimir los artefactos de movimiento con piel blanda y, por lo tanto, minimizar el ruido de los datos, y personalizar un algoritmo para lograr la máxima eficiencia computacional“, dijo Zhang.

“En consecuencia, utilizamos OECT para lograr señales EMG musculares de alta calidad; desarrollamos OECT extensibles para minimizar los artefactos de movimiento y empleamos un algoritmo de IA específico, la computación de reservorio, para un entrenamiento de datos energéticamente eficiente”.

Los OECT fabricados por los investigadores e integrados en su dispositivo portátil propuesto están hechos de componentes extensibles, incluido un sustrato elastomérico, un canal basado en polímero semiconductor y un electrolito de gel sólido, así como electrodos de fuente, drenaje y compuerta basados en oro.

Se descubrió que los transistores exhibían una capacidad de estiramiento de más del 50%, alcanzando tamaños de hasta 100 μm.

Los investigadores fabricaron sus transistores extensibles utilizando un sistema de impresión de inyección de tinta de alta resolución y posteriormente los utilizaron para desarrollar un módulo de computación en el sensor compatible con relojes inteligentes.

En las pruebas iniciales, se comprobó que este módulo funcionaba muy bien, por ejemplo, previendo los gestos de las manos de los usuarios que lo llevaban con una precisión de aproximadamente el 90 %.

“En este proyecto, combinamos conocimientos multidisciplinarios que abarcan la ciencia de los materiales, la fabricación, la electrónica, la inteligencia artificial y la medicina“, añadió Zhang.

“La plataforma WISE (Wearable, Intelligent, and Soft Electronics) presentada es universal y se puede personalizar fácilmente para otras aplicaciones informáticas de wearables.

Este sistema tiene el potencial de mejorar los resultados sanitarios para una amplia gama de enfermedades, lo que beneficiará tanto a los pacientes como al público en general”.

Fuente: Nature electronics