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重新考虑传感器

随着数据收集变得更加普遍,可以使用这项技术完成其他内容?

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幻想机器人的眼睛。例证

传感器技术开始改变基本级别,因为公司开始超越人类的五种感官,在哪些早期传感器被建模,可以使用这些传感器进行特定应用程序的方式。

在某些情况下,传感器不需要像一个人的视觉、嗅觉、触觉、味觉和听觉那样精确。在另一些情况下,它们可以被放大到远远超过人类的限制。虽然人类的大脑在某些操作上仍然更有效率,比如在感觉数据周围添加上下文,但与数字逻辑连接的传感器可以对已知刺激做出更快、更可预测的反应。

例如,大多数早期视觉技术出来了医学研究。主要目标是治愈失明或弥补视力受损。机器视觉有不同的目的。Rather than striving for visual acuity that is as good or better than a person’s eyesight, current efforts add the ability to sense objects in the non-visible spectra, such as infrared imaging, or radar to detect objects around corners or other objects that are not visible to people.

兰扎科技创投(Lanza techVentures)的执行合伙人说:“如果我们认为这是人类的愿景,我们就限制了自己。”“一旦你开始把这看作机器视觉,即对不同现象的感知,它就会打开一个全新层次的机会。”

在汽车和机器人领域的嵌入式愿景中有很多工作。每个人都有比人类视力从彻底不同的目标。但他们也彼此有明显不同的目标。机器人需要识别一个人的脸部和周围环境中的模式,以便将人类与雕像区分开,或者地板上的壁架或不规则性。汽车需要认识到汽车正在移动的速度,其他可能交叉其路径的物体,以及如何在一秒钟的小部分中反应。

而传统的视觉方法则更难做到这一点。克雷格·福里斯特,技术总监动脉杆菌他指出,传感器可能会像人一样失明,最严重的问题出现在傍晚。“要保持数据的可靠性需要做大量工作。如果出现错误,你需要确保将其传播回输入点。”

但人们可以戴上太阳镜,举起手,仍然能理解发生了什么。机器不能这样做,除非它被编程到硬件和软件中,并且在体系结构级别上考虑问题。因此,自动车库门开启器和交互式交通灯在被太阳蒙蔽时,会定期处理错误的数据,而人不会被蒙骗。

解决方案是在图像传感器中添加更多的智能,这也是许多半导体公司正在努力的方向。一方面,这是目前最赚钱的芯片领域之一,由于高需求和技术的不断变化,利润率持续保持不变。

该公司董事长兼首席执行官表示:“该领域在监控和汽车应用方面有巨大增长。导师图形。“它现在代表了半导体可用市场的3%。这可能超过5%。“

Upside不仅基于需要更多图像处理,而且需要对围绕逻辑的需要足以识别模式。

“这就是为什么谷歌,Facebook和微软在计算机视觉和卷积神经网络中有如此多的兴趣,”工程副总裁Jen-Tai Hsu说Kilopass。“这IOT.是革命性的趋势。对技术的整体看法是不同的。它不只是一个内存或处理器,也不只是计算速度或能力。”

这到底是什么味道?
所有五种电子感官正在进行研究,但到目前为止的真实资金一直在图像处理舞台上。嗅觉感应直到最近被缩短了惊人的焦点,主要是因为过去存在的是,对于检测气体泄漏的工业目的,过去已经足够好。随着工业医疗领域的新机会开放,这正在变化。

像一只壁虎狗的鼻子,嗅着什么。非常浅景深。

“狗在人类面前感到震撼,”兰萨说。“它还可以闻到癌症。如果您可以从气味或汗水中感受到人类皮肤发生的事情,您可以获得巨大数量的非常有价值的信息。“

分析气味主要依赖于质谱法的现有方法。空气或气体样品是电离的,然后通过磁场和沿柱进行,以基于其质量与电荷比将它们分开。与大多数机械方法一样,设备很大,繁琐,数十年来没有显着变化。

研究人员现在正在采用不同的方法,称为旋转光谱,可以在上实施CMOS.而不是要求特殊机器。

德州大学达拉斯分校教授、德州模拟卓越中心主任Kenneth O说:“利用旋转光谱学,你可以收集处于气体状态的分子,并对它们进行振动和旋转。”该中心由半导体研究公司、德州仪器公司和三星公司资助。“根据分子的形状,有一个首选的旋转轴和能量状态。如果你改变能态,你可以从一个转动态转变到另一个

产生电磁波,这与质谱相比可以在极窄的带中测量。结果是,通过多种气体的混合,频率之间的描绘足够锐,能够挑出多个气体而不是一个。

O.说:“我们的目标是在可承受的成本下实现专一性,目前每条管道(单一气体识别)的成本约为150美元,机器的运行成本高达8万美元。如果我们能在CMOS上实现这一点,我们就能以500美元到1000美元的价格出售芯片,使用的是针对单个分子调整的传感器。这不是尖端技术。我们已经制造了65纳米的原型机。”

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电子鼻。资料来源:德克萨斯大学达拉斯分校

他说,通过质谱,即使是最好的设备也无法检测到不同的分子,因为它们之间的线路太宽。这导致重叠和一些猜测。“如果您有许多不同的分子,则难以检测到一个。但是,对于疾病或室内空气监测,例如,这正是你需要做的事情。“

技术如此之准确,以至于一个学生去酒馆和消费一些饮料来分析他的血液酒精含量(BAC),研究人员发现了酒馆稀释其酒,因为他的BAC低于原本的如果他喝一个啤酒。同样的功能可以用来测量从血糖水平到司机吸食了多少大麻以及何时吸食。

感官背后的大脑
类似的工作正在进行,以数字化其他感官,以便数据可以有效地处理和挖掘。但更大的问题是,这些数据还能做什么。

“近期有很多增长的地方,”导师的莱茵河说。“长期来看,将有一个不可避免地输注知识。这是从大型机到终端的大型机的模式,随着时间的推移到网络控制器和光学驱动器等外围设备。它总是从集中的智能开始,这就是为什么我们有大规模的数据中心以及为什么每个人都在设计网关。但那是一个中间智慧。最终,它将扩散到半导体和执行器。当我们终于到达IOT时,会有很多设备智能。“

这是一对夫妻的原因需要。有一件事,它在本地处理数据时更快,而不是将所有内容发送到云。其次,许多这些数据需要是移动的,其中连接并不总是保证。

“有时候你处于一个良好,快速的低延迟网络和时代,”说:“说手臂CEO SIMON SEGARS。“它并非都进入了云端。遥控器之间有一个权衡,脱机正在做什么。没有什么比你在你的设备交谈,没有网络连接的情况更令人沮丧。但它确实需要更多计算电源,不同类型的处理。我们已经谈到将一个大CPU移动到一个更具分布式的计算环境,您可以为特定功能提供加速器。这就是你获得电力效率的方式。“

这对芯片架构师进行了大量压力,继续找到在每个级别更高效的方法,包括传感器。传感器将在这种偏移中发挥关键作用,传感器,处理器,软件和整体架构之间的交互需要以途径发展,以使所有这些更高效和更便携的。

“如果传感器始终打开,您可以自定义它以轮询数据,”营销总监Amy Wong说:迈威尔公司的物联网业务部门。“所以如果您有一个传感器库,则将其写入API,您可以为可穿戴或传感器进行自定义,以用于计算血压。但它不仅仅是关于芯片。它是一体化,框架和软件开发,它能够用批次进行一些工作。所以如果你看一下手表,它就会闲置95%的时间。CPU和其他碎片可以设计成不同的事情。如果您计算电池寿命,可以将电池寿命扩展至少20%。这是一个过程,你需要了解这个过程以及架构。“

背景和问题
传感器中有足够的新功能来产生大量的新想法,但现实是他们必须在系统的上下文中运行,这又需要在其他系统的上下文中运行。

兰扎说:“我们已经从连接电脑转向连接人,这就是今天正在发生的事情。”“在某种程度上,我们将把事物联系起来,我们将需要一套规则,以根据我们认为正确的做事方式来找到哪些东西是好东西,需要哪些安全措施。我们还有很多工作要做,才能让社会保持一致。”

这是一项庞大的工作,它会影响到如何收集和共享数据,以及最终如何处理这些数据。

“传感器的增殖和数据的增长率将是巨大的,”企业解决方案技术副总裁史蒂文吴史蒂文说:尊敬的发明人兰姆斯。“这是比可以返回到数据中心的更多数据。它需要更多的优势计算,其中将有过滤器或预处理。所以你基本上可以有简单的处理来获得更有意义的数据。“

Woo说,可能需要不同的方式查看边缘设备的数据。“您可以在终点中开始查看更多机器学习,您可以在其中扫描信息并学习关于该数据的重要事件并沿统一信息发送。有些方法可以在空中来回合理的安全性。“

在系统内部设计传感器也不是一条直线。对于该技术将如何使用以及可以使用它做什么,目前还没有明确的路线图。这需要在各个层面进行大规模创新,虽然这让系统工程变得更加有趣,但也给科技行业带来了自PC问世以来从未见过的不确定性。

“在过去,英特尔表示,它的下一个处理器是什么以及其余的行业随后,”公斤的公斤“的公园”。“在未来,人们将定义技术,而不是高科技公司。IOT是下一个大事,我们会发现越来越多的应用程序需要高科技。但IoT也很难统一,因此今天的主导球员填补那个市场,这将是非常困难的。“

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