[論文レビュー] Progress in artificial intelligence applications based on the combination of self-driven sensors and deep learning

Weixiang Wan, Wenjian Sun+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2024

Advanced Sensor and Control Systems被引用数 16

ひとこと要約

この論文は、静電誘起ナノ発電機（TENG）ベースの自己駆動センサーを用いた知的な音響監視と認識をレビューし、遍在センサネットワークにおける音響知覚モジュールの実現性を評価する。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• 持続可能な電力と容易な展開を備えたスマートセンサーシステムの開発を動機づける。
• ウェアラブルおよび環境センサーとしての自己駆動センサーとしてのTENGの利用を探る。
• 遍在センサネットワーク内の音響知覚モジュールアーキテクチャの実現性を評価する。

提案手法

• Maxwellの置換電流により駆動される電気信号の直接源としての triboelectric nanogenerator (TENG) を議論する。
• 単純な構造と高い瞬時電力密度など、TENGベースのセンサーの利点を強調する。
• TENGセンサーからの電気信号を音声認識のために処理するための機械学習技術を統合する。
• TENGセンサーを活用した知的音響監視・認識システムに焦点を当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 TENGベースの自己駆動センサーは遍在センサネットワークにおける音響知覚タスクを信頼性高く支援できるか？
• RQ2 音声認識のための深層学習と効果的に統合するためのアーキテクチャ上の考慮事項は何か？
• RQ3 スマートシステムにおけるウェアラブルおよび環境センサーとしてのTENGセンサーの利点と制限は何か？

主な発見

• TENGセンサーは単純な構造と高い瞬時電力密度を提供し、自己発電センサーを可能にする。
• 機械学習はTENGセンサーが生み出す電気信号を音声認識タスクに処理できる。
• 本論文は遍在センサネットワークにおけるTENGベースの音響知覚の展開の実現性とアーキテクチャの考慮事項を強調する。
• TENGに基づく知的音響監視・認識システムはスマートセンサネットワークの迅速な開発の可能性を示す。