ユビキタス・センシング

センサーは今後、われわれの環境に包括的に浸透し続けるでしょう。センサーは、カメラから、健康と環境のモニタリングのためのウェアラブル・センサー、更には安全モニタリング、構造ヘルスモニタリング、環境モニタリング、脅威検知、物流、およびその他応用のための低コストのセンサーに至るまで、多岐に渡ります。PARCでは、ユビキタス・センシングを現実のものとするため、様々な分野を横断してキー・ケイパビリティおよびインサイトを結集します。

可能な限り広範囲で活用されるためには、センサーとその設置作業は低コストでなければなりません。当研究所のサイエンティストは、印刷やその他薄膜技術に基づいて低コストのセンサーを開発しており、また、それらセンサーが実世界での応用において使えるものとなるように、センサーの変動性、寿命およびパフォーマンスを改善するべく研究を進めています。また、フレキシブル・エレクトロニクスに基づく「糊付きの(peel-and-stick)」フォームファクタなど、低コストセンサーの自動試験を支援する方法論も開発しています。われわれのセンサーがシステムの一部分として使えることを保証するため、様々な応用に向けカスタマイズされた支援エレクトロニクスおよびネットワークの設計も開発しています。更に、われわれのセンサーやエレクトロニクスは非常に少ない電力しか消費せず、RF、太陽光、熱発電を活用することができます。

われわれの研究のもう一つの重要な焦点に、低品質で分散したセンサー信号から高価値のデータを抽出することがあります。PARCは、信号の質、センサーデータを解釈するための機械学習アルゴリズム、およびデータ解釈がセンサーにおいて実行される「エッジ・コンピューティング」を改善するため、信号処理法についての研究を進めています。

このことの例が、ガスセンシングについての最近の研究です。われわれは、変動性を最小化するために、湿気に強い印刷可能なメタンセンシング用材料と印刷プロセスを開発し、動的な信号をメタン濃度に変換するための信号処理アルゴリズムを発展させ、更に、分散したセンサーを用いてガス漏れの場所を特定するための機械学習を活用しました。そして、遠隔地での分析のためにアドホックなネットワークを形成し、クラウドにデータを通信するためのエレクトロニクス・システムを構築しました。

更なる詳細はSPHINCS (System of Printed Hybrid Intelligent Nano-Chemical Sensors) Information Sheet、プリンテッドガスセンシング技術に記載されています。