Progress in artificial intelligence applications based on the combination of self-driven sensors and deep learning

要約

モノのインターネットの時代では、持続可能な電力供給、簡単な導入、柔軟な使用を備えたスマート センサー システムをどのように開発するかが、解決が難しい問題となっています。
従来の電源は頻繁に交換したり、使用中に充電する必要があるなどの問題があり、ウェアラブルデバイスの開発が制限されていました。
接触-分離型摩擦ナノ発電機 (TENG) は、ポリカットチレン (PTFE) およびアルミニウム (AI) 箔を使用して調製されました。
人間の運動エネルギーを人体配置により収集し、出力される電気信号の変化に応じて人間の運動姿勢を監視した。
2012 年、学者の Wang Zhong lin と彼のチームは、マクスウェル変位電流を駆動力として使用し、機械的刺激を電気信号に直接変換するため、自己駆動センサーとして使用できる摩擦電気ナノ発電機 (TENG) を発明しました。
Teng ベースのセンサーには、シンプルな構造と高い瞬間電力密度という利点があり、インテリジェントなセンサー システムを構築するための重要な手段となります。
同時に、機械学習は、低コスト、短い開発サイクル、強力なデータ処理能力と予測能力を備えた技術として、TENGが生成する大量の電気信号の処理やTENGとの組み合わせに大きな影響を与えています。
センサーは、将来的にインテリジェントセンサーネットワークの急速な発展を促進するでしょう。
したがって、この論文は、優れた音声認識能力を備えたTENGのインテリジェントな音声監視および認識システムに基づいており、ユビキタスセンサーネットワークにおける音声認識モジュールアーキテクチャの実現可能性を評価することを目的としています。

要約(オリジナル)

In the era of Internet of Things, how to develop a smart sensor system with sustainable power supply, easy deployment and flexible use has become a difficult problem to be solved. The traditional power supply has problems such as frequent replacement or charging when in use, which limits the development of wearable devices. The contact-to-separate friction nanogenerator (TENG) was prepared by using polychotomy thy lene (PTFE) and aluminum (AI) foils. Human motion energy was collected by human body arrangement, and human motion posture was monitored according to the changes of output electrical signals. In 2012, Academician Wang Zhong lin and his team invented the triboelectric nanogenerator (TENG), which uses Maxwell displacement current as a driving force to directly convert mechanical stimuli into electrical signals, so it can be used as a self-driven sensor. Teng-based sensors have the advantages of simple structure and high instantaneous power density, which provides an important means for building intelligent sensor systems. At the same time, machine learning, as a technology with low cost, short development cycle, strong data processing ability and prediction ability, has a significant effect on the processing of a large number of electrical signals generated by TENG, and the combination with TENG sensors will promote the rapid development of intelligent sensor networks in the future. Therefore, this paper is based on the intelligent sound monitoring and recognition system of TENG, which has good sound recognition capability, and aims to evaluate the feasibility of the sound perception module architecture in ubiquitous sensor networks.

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