啥?芯片也可以 “聞出味道”了?

近年來，柔性電子產品的發展越來越快。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。他們發表在《Nature Electronics》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。”

Ozer 和同事們開發的 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，這是一種非常節約資源的設計。”

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，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 開發了算術邏輯單元，但這是一個算力有限的概念驗證原型。”

Ozer 和他的同事們開發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中，遠遠要比將傳統的電子元件組合起來困難得多。研究人員現在計劃繼續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集成還沒有傳統電子領域成熟，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中，包括柔性傳感器讀出接口和 ML 引擎。

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