利用“印刷电子”实现人工智能所需的传感器阵列

据麦姆斯咨询报道，用印刷电子技术制造传感器阵列，在医疗、环境和工业应用具有很大的前景，但该技术仍处于早期阶段。

印刷电子技术

顾名思义，印刷电子（PrintedElectronics，简称PE）技术是使用不同电学性质材料的“油墨”印刷在各种衬底上，从而形成电子器件的方法。印刷电子可以制造轻薄而柔性的器件，这是传统的刚性电子产品无法做到的。该技术具有的优点还包括可印刷阵列、成本低、外形轻薄和柔韧性强，因而对制造灵活多样的传感器极具吸引力。
单个传感器只能提供单点的数据，这在人工智能（AI）时代显然是不够的。使用AI的应用对密集型数据的需求正在不断上升，但基于单个传感器的解决方案无法为全面可行的信息提供足够可靠的数据量。
虽然许多应用自称采用了AI，但实际上其功能受到它们集成的人工智能程度多少的限制。例如，连接数字网络的恒温器确实使用AI，但由于它们只是从内部源提取数据，外部条件可能导致它们注册错误的读数。对于制造业，如果合理部署各类传感器系统，AI将有助于提高产量并降低生产风险。
用PE阵列来制造传感器系统是实现更好地收集大量数据的方法。拥有更多的传感器和获取更多的数据点可以实现真正的AI，而不仅仅在“如果”假设的前提下。
材料设计是实现印刷传感器系统的关键步骤。为传感器设计最佳的材料，不仅对传感器能够最快和最准确的反应非常重要，而且对传感器实现快速可靠的数据采集，并精确地使用AI至关重要。
农业和工业技术正在成为传感器阵列的新兴市场，因为它们可以收集大量数据。
例如，轻便而灵活的传感器系统可以安装在工厂里用于泵的监控，其每秒测量的次数能够达数万次。该结果可以为泵创建独特的“指纹”，不仅可以显示该泵是否工作正常，还可以显示通过该泵的材料数据。
环境传感器技术是另一个很容易看出材料科学方面的专业知识差异的领域。例如，在饮用水中需要重点检测的污染物，可能在湖水中不需要检测。所以，传感器的设计从材料开始，是因为将噪声从真正意义的信号中滤除是至关重要的。
由于AI依赖于提供给它的信息，因此每种类型的传感器需要适合自身衬底、油墨和保护层所需的材料。传感器的性能必须通过材料设计优化，以确保其符合制造商的系统规格。