KAIST entwickelt AI-Halbleiter zur Analyse von Bewegungen

Ein Forschungsteam der KAIST hat eine Technologie entwickelt, die dazu in der Lage ist, unterschiedliche Bewegungen, wie Gehen und Armbewegungen, zu unterscheiden. Dabei wurden Halbleiter mit unterschiedlichen Reaktionsgeschwindigkeiten geschichtet, um sowohl aktuelle als auch vorherige Bewegungen zu analysieren. Diese Technologie könnte in zukünftigen tragbaren Geräten eingesetzt werden, die Körperbewegungen und -signale analysieren.

Die Studie wurde von Professor Kwon Ji-min von der KAIST in Zusammenarbeit mit Forschern der UNIST und POSTECH durchgeführt. Sie haben erfolgreich ein Material entwickelt, das Ionen enthält und in einer festen, dünnen Schicht angeordnet ist, um Halbleiterelemente mit variierenden Reaktionsgeschwindigkeiten zu erstellen. Dies ermöglicht es, dass Ionen sich bewegen und den Stromfluss beeinflussen, wobei die Ionen Zeit benötigen, um in ihren ursprünglichen Zustand zurückzukehren.

Ein entscheidender Aspekt dieser Entwicklung war die Kontrolle über die Zeit, in der die Spuren der vergangenen Signale erhalten bleiben. In der Vergangenheit war es aufgrund der Verwendung von flüssigen oder weichen Gelen schwierig, präzise Halbleiter zu konstruieren und mehrere Schichten zu stapeln.

Das Forschungsteam konnte durch die Anpassung der Ionenmenge und der Dicke des Materials sowohl schnell als auch langsam reagierende Elemente herstellen. Diese Schichten reagieren unterschiedlich auf eingehende Signale, was einem System ähnelt, das kurz- und langfristige Erinnerungen verarbeitet.

Die Forscher haben gezeigt, dass das Element in der Lage ist, 16 verschiedene Muster zu unterscheiden, die durch die Reihenfolge der Signale erzeugt werden. Die Genauigkeit bei der Identifizierung bewegter Bildsignale beträgt mehr als 90 %. Die elektrischen Eigenschaften der Elemente blieben auch nach 55 Monaten stabil.

Diese Technologie könnte dazu führen, dass Informationen, die sich im Laufe der Zeit ändern, in kleinen Geräten verarbeitet werden können. Die Leistung und der Energieverbrauch in der Anwendung bei Smartwatches müssen jedoch noch weiter untersucht werden.