In een opiniestuk gepubliceerd in het tijdschrift Materie , leden van de Fibers@MIT-onderzoeksgroep hebben onlangs een gedetailleerde visie uiteengezet over hoe het snelgroeiende veld van geavanceerde vezels en stoffen vele aspecten van ons leven zou kunnen transformeren. Bijvoorbeeld, "slimme kleding" kan continu de temperatuur bewaken, hartslag, en andere vitale functies, analyseer vervolgens de gegevens en geef waarschuwingen voor mogelijke gezondheidsproblemen. Onder leiding van professor Yoel Fink, de groep ontwikkelt vezels en stoffen met geavanceerde rekenkundige eigenschappen. MIT News vroeg Ph.D. student Gabriël Loké, wie de hoofdauteur van het artikel was, samen met Fink en zes anderen, om de visie van het team nader toe te lichten.

Vraag:Het artikel dat u zojuist hebt gepubliceerd, beschrijft een visie voor een stoffen computer. Kunnen dergelijke computers helpen een pandemische situatie aan te pakken zoals die waarmee we nu worden geconfronteerd?

A:De huidige pandemie heeft de noodzaak aan het licht gebracht van nieuwe paradigma's om de gezondheid van grote populaties in realtime te beoordelen. De huidige benaderingen van symptoomgestuurde tests zijn achterblijvende indicatoren, en kan worden vergeleken met rijden met alleen je achteruitkijkspiegel, wat betreft de verspreiding van COVID-19. Dus hoe creëren we systemen die voorspellend zijn, toekomstgericht zijn en leidende indicatoren kunnen leveren? Wat als u een manier had om continu toegang te krijgen tot uw vitale functies? kan subtiel, onmerkbaar kleine veranderingen vroege waarschuwingssignalen worden voor de gezondheidsproblemen van een individu? Wat als je deze veranderingen in ruimte en tijd zou kunnen correleren voor een grote populatie, en doe dit in realtime, verspreiding van ziekten te identificeren?

Geen door de mens gemaakte objecten zijn meer alomtegenwoordig of worden blootgesteld aan meer vitale gegevens dan de kleding die we allemaal dragen. Zou het niet geweldig zijn als we onze stoffen op de een of andere manier konden leren voelen, winkel, analyseren, extract, en deze potentieel nuttige informatie te communiceren?

In dit stuk, Ik beschrijf de vier principes voor deze nieuwe computer. Eerst, de mogelijkheden van een enkele vezelstreng zullen in de loop van de tijd snel toenemen door nieuwe materiaalontwerpen en schaalbare vezelfabricagebenaderingen. De tweede stap is de synergetische assemblage van deze vezels tot een weefsel dat uniek is gepositioneerd om te vangen, winkel, en verwerken enorme hoeveelheden gegevens die door ons lichaam worden vrijgegeven. De derde is de ontwikkeling van kunstmatig intelligente stoffen, waar speciaal ontworpen algoritmen voor machinaal leren die in de stoffen zijn geprogrammeerd, verborgen lichamelijke patronen kunnen ontdekken en nieuwe inzichten kunnen krijgen. Vierde, weefsels worden geavanceerde platforms voor diensten met toegevoegde waarde voor een grote populatie.

V:U beschrijft een mogelijke "Wet van Moore, " die oorspronkelijk een verdubbeling van de rekencapaciteit om de 18 maanden beschreef, voor de ontwikkeling van computationele weefsels. Kun je omschrijven wat je daarmee bedoelt?

A:Voor een wet van Moore voor het ontstaan ​​van vezels, vezels moeten uit meerdere materialen bestaan, nauwkeurig gerangschikt binnen een enkele vezeldoorsnede om apparaten met verschillende functionaliteiten te produceren, inclusief berekening. Het veld van multimateriaalvezels is jong, ten opzichte van die van dunnefilmtechnologie voor microchip-apparaten. Maar wat we nu zien in papers en onderzoek is een grote groei in het aantal functies dat een vezel kan vertonen.

Bijvoorbeeld, in de laatste paar jaren, de fabricagemethode genaamd thermische vezeltekening heeft geresulteerd in een verscheidenheid aan materiaalcombinaties en functies, waaronder hartslagmonitoring en optische communicatie. Met een wet van Moore voor vezels, we stellen ons een toekomst voor waarin computationele stoffen consequent worden bijgewerkt met nieuwe functies en mogelijkheden, vergelijkbaar met hoe we altijd software op onze computers updaten.

Vraag:Je hebt een langetermijnvisie en blauwdruk opgesteld voor de toekomst van computationele stoffen. Wat ziet u als de belangrijkste stappen in die richting op korte termijn die we de komende jaren kunnen verwachten?

A:Het belangrijkste is om ervoor te zorgen dat mensen, in het bijzonder studenten, beseffen wat er in stoffen gebeurt en hoe bekwaam ze binnenkort zullen worden. In onze groep, een groot aantal studenten uit verschillende disciplines werken op dit moment aan het maken van stoffencomputers. Net als bij de evolutie van de personal computer, er zijn enorme kansen voor nieuwe bedrijven en innovatie in deze ruimte. Ik verwacht dat vezels het digitale domein binnenkomen en de introductie van glasvezelinvoer en -uitvoer. Moderne computers bestaan ​​uit miljoenen logische poorten, dus het opnemen van digitale circuits en poorten in een vezel vertegenwoordigt de eerste van vele stappen naar het bereiken van volledige computermogelijkheden in vezels en stoffen.

Tweede, voor de realisatie van een stoffencomputer, de belangrijke stap op korte termijn zal de ontwikkeling zijn van weefselarchitecturen die vezels in staat stellen met elkaar te communiceren terwijl de conventionele kwaliteiten van weefsels behouden blijven.

Eindelijk, om stoffen met kunstmatige-intelligentiemogelijkheden mogelijk te maken, het trainen van nuttige netwerken voor nauwkeurige voorspellingen vereist grote datasets. Dit vereist het verzamelen van grote hoeveelheden gegevens uit ons lichaam. Het is dan noodzakelijk dat sensoren in stoffen zo naadloos en bestendig mogelijk zijn, zodat deze sensoren voor langere tijd kunnen worden gedragen. Werk aan deze fronten zoals het verbeteren van de flexibiliteit, wasbaarheid, en de stroomvereisten van vezelsensoren zullen ons een stap verder brengen in de alomtegenwoordige bemonstering van gegevens over het menselijk lichaam.

Dit verhaal is opnieuw gepubliceerd met dank aan MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), een populaire site met nieuws over MIT-onderzoek, innovatie en onderwijs.