Wearable, low-power CMOS ISFETs and compensation circuits for on-body sweat analysis

Complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology has been a key driver behind the trend of reduced power consumption and increased integration of electronics in consumer devices and sensors. In the late 1990s, the integration of ion-sensitive field-effect transistors (ISFETs) into unmodified CMOS helped to create advancements in lab-on-chip technology through highly parallelised and low-cost designs. Using CMOS techniques to reduce power and size in chemical sensing applications has already aided the realisation of portable, battery-powered analysis platforms, however the possibility of integrating these sensors into wearable devices has until recently remained unexplored. This thesis investigates the use of CMOS ISFETs as wearable electrochemical sensors, specifically for on-body sweat analysis. The investigation begins by evaluating the ISFET sensor for wearable applications, identifying the key advantages and challenges that arise in this pursuit. A key requirement for wearable devices is a low power consumption, to enable a suitable operational life and small form factor. From this perspective, ISFETs are investigated for low power operation, to determine the limitations when trying to push down the consumption of individual sensors. Batteryless ISFET operation is explored through the design and implementation of a 0.35 \si{\micro\metre} CMOS ISFET sensing array, operating in weak-inversion and consuming 6 \si{\micro\watt}. Using this application-specific integrated circuit (ASIC), the first ISFET array powered by body heat is demonstrated and the feasibility of using near-field communication (NFC) for wireless powering and data transfer is shown. The thesis also presents circuits and systems for combatting three key non-ideal effects experienced by CMOS ISFETs, namely temperature variation, threshold voltage offset and drift. An improvement in temperature sensitivity by a factor of three compared to an uncompensated design is shown through measured results, while adding less than 70 \si{\nano\watt} to the design. A method of automatically biasing the sensors is presented and an approach to using spatial separation of sensors in arrays in applications with flowing fluids is proposed for distinguishing between signal and sensor drift. A wearable device using the ISFET-based system is designed and tested with both artificial and natural sweat, identifying the remaining challenges that exist with both the sensors themselves and accompanying components such as microfluidics and reference electrode. A new ASIC is designed based on the discoveries of this work and aimed at detecting multiple analytes on a single chip. %Removed In the latter half of the thesis, Finally, the future directions of wearable electrochemical sensors is discussed with a look towards embedded machine learning to aid the interpretation of complex fluid with time-domain sensor arrays. The contributions of this thesis aim to form a foundation for the use of ISFETs in wearable devices to enable non-invasive physiological monitoring.Open Acces

Realization and training of an inverter-based printed neuromorphic computing system

Emerging applications in soft robotics, wearables, smart consumer products or IoT-devices benefit from soft materials, flexible substrates in conjunction with electronic functionality. Due to high production costs and conformity restrictions, rigid silicon technologies do not meet application requirements in these new domains. However, whenever signal processing becomes too comprehensive, silicon technology must be used for the high-performance computing unit. At the same time, designing everything in flexible or printed electronics using conventional digital logic is not feasible yet due to the limitations of printed technologies in terms of performance, power and integration density. We propose to rather use the strengths of neuromorphic computing architectures consisting in their homogeneous topologies, few building blocks and analog signal processing to be mapped to an inkjet-printed hardware architecture. It has remained a challenge to demonstrate non-linear elements besides weighted aggregation. We demonstrate in this work printed hardware building blocks such as inverter-based comprehensive weight representation and resistive crossbars as well as printed transistor-based activation functions. In addition, we present a learning algorithm developed to train the proposed printed NCS architecture based on specific requirements and constraints of the technology

Artificial Neurons on Flexible Substrates: A Fully Printed Approach for Neuromorphic Sensing

Printed electronic devices have demonstrated their applicability in complex electronic circuits. There is recent progress in the realization of neuromorphic computing systems (NCSs) to implement basic synaptic functions using solution-processed materials. However, a fully printed neuron is yet to be realised. We demonstrate a fully printed artificial neuromorphic circuit on flexible polyimide (PI) substrate. Characteristic features of individual components of the printed system were guided by the software training of the NCS. The printing process employs graphene ink for passive structures and In2O3 as active material to print a two-input artificial neuron on PI. To ensure a small area footprint, the thickness of graphene film is tuned to target a resistance and to obtain conductors or resistors. The sheet resistance of the graphene film annealed at 300 °C can be adjusted between 200 Ω and 500 kΩ depending on the number of printed layers. The fully printed devices withstand a minimum of 2% tensile strain for at least 200 cycles of applied stress without any crack formation. The area usage of the printed two-input neuron is 16.25 mm2, with a power consumption of 37.7 mW, a propagation delay of 1 s, and a voltage supply of 2 V, which renders the device a promising candidate for future applications in smart wearable sensors

Analog Photonics Computing for Information Processing, Inference and Optimisation

This review presents an overview of the current state-of-the-art in photonics computing, which leverages photons, photons coupled with matter, and optics-related technologies for effective and efficient computational purposes. It covers the history and development of photonics computing and modern analogue computing platforms and architectures, focusing on optimization tasks and neural network implementations. The authors examine special-purpose optimizers, mathematical descriptions of photonics optimizers, and their various interconnections. Disparate applications are discussed, including direct encoding, logistics, finance, phase retrieval, machine learning, neural networks, probabilistic graphical models, and image processing, among many others. The main directions of technological advancement and associated challenges in photonics computing are explored, along with an assessment of its efficiency. Finally, the paper discusses prospects and the field of optical quantum computing, providing insights into the potential applications of this technology.Comment: Invited submission by Journal of Advanced Quantum Technologies; accepted version 5/06/202

Digital and Analog Computing Paradigms in Printed Electronics

Da das Ende von Moore\u27s Gesetz schon absehbar ist, müssen neue Wege gefunden werden um den innovationsgetriebenen IT-Markt mit neuartiger Elektronik zu sättigen. Durch den Einsatz von kostengünstiger Hardware mit flexiblem Formfaktor, welche auf neuartigen Materialien und Technologien beruhen, können neue Anwendungsbereiche erschlossen werden, welche über konventionelle siliziumbasierte Elektronik hinausgehen. Im Fokus sind hier insbesondere elektronische Systeme, welche es ermöglichen Konsumgüter für den täglichen Bedarf zu überwachen - z.B. im Zusammenhang einer Qualitätskontrolle - indem sie in das Produkt integriert werden als Teil einer intelligenten Verpackung und dadurch nur begrenzte Produktlebenszeit erfordern. Weitere vorhersehbare Anwendungsbereiche sind tragbare Elektronik oder Produkte für das "Internet der Dinge". Hier entstehen Systemanforderungen wie flexible, dehnbare Hardware unter Einsatz von ungiftigen Materialien. Aus diesem Grund werden additive Technologien herangezogen, wie zum Beispiel gedruckte Elektronik, welche als komplementär zu siliziumbasierten Technologien betrachtet wird, da sie durch den simplen Herstellungsprozess sehr geringe Produktionskosten ermöglicht, und darüber hinaus auf ungiftigen und funktionalen Materialien basiert, welche auf flexible Plastik- oder Papiersubstrate aufgetragen werden können. Unter den verschiedenen Druckprozessen ist insbesondere der Tintenstrahldruck für zukünftige gedruckte Elektronikanwendungen interessant, da er eine Herstellung vor Ort und nach Bedarf ermöglicht auf Grund seines maskenlosen Druckprozesses. Da sich jedoch die Technologie der Tintenstrahl-druckbaren Elektronik in der Frühphasenentwicklung befindet, ist es fraglich ob Schaltungen für zukünftige Anwendungsfelder überhaupt entworfen werden können, beziehungsweise ob sie überhaupt herstellbar sind. Da die laterale Auflösung von Druckprozessen sich um mehrere Größenordnungen über siliziumbasierten Herstellungstechnologien befindet und des Weiteren entweder nur p- oder n-dotierte Transistoren verfügbar sind, können existierende Schaltungsentwürfe nicht direkt in die gedruckte Elektronik überführt werden. Dies führt zu der wissenschaftlichen Fragestellung, welche Rechenparadigmen überhaupt sinnvoll anwendbar sind im Bereich der gedruckten Elektronik. Die Beantwortung dieser Frage wird Schaltungsdesignern in der Zukunft helfen, erfolgreich gedruckte Schaltungen für den sich rasch entwickelnden Konsumgütermarkt zu entwerfen und zu produzieren. Aus diesem Anlass exploriert diese Arbeit verschiedene Rechenparadigmen und Schaltungsentwürfe, welche als essenziell für zukünftige, gedruckte Systeme betrachtet werden. Die erfolgte Analyse beruht auf der recht jungen "Electrolyte-gated Transistor" (EGT) Technologie, welche auf einem kostengünstigen Tintenstrahldruckverfahren basiert und sehr geringe Betriebsspannungen ermöglicht. Da bisher nur einfache Logik-Gatter in der EGT-Technologie realisiert wurden, wird in dieser Arbeit der Entwurfsraum weiter exploriert, durch die Entwicklung von gedruckten Speicherbausteinen, Lookup Tabellen, künstliche Neuronen und Entscheidungsbäume. Besonders bei dem künstlichen Neuron und den Entscheidungsbäumen wird Bezug auf Hardware-Implementierungen von Algorithmen des maschinellen Lernens gemacht und die Skalierung der Schaltungen auf die Anwendungsebene aufgezeigt. Die Rechenparadigmen, welche in dieser Arbeit evaluiert wurden, reichen von digitalen, analogen, neuromorphen Berechnungen bis zu stochastischen Verfahren. Zusätzlich wurden individuell anpassbare Schaltungsentwürfe untersucht, welche durch das Tintenstrahldruckverfahren ermöglicht werden und zu substanziellen Verbesserungen bezüglich des Flächenbedarfs, Leistungsverbrauch und Schaltungslatenzen führen, indem variable Entwurfsparameter in die Schaltung fest verdrahtet werden. Da die explorierten Schaltungen die Komplexität von bisher hergestellter, gedruckter Hardware weit übertreffen, ist es prinzipiell nicht automatisch garantiert, dass sie herstellbar sind, was insbesondere die nicht-digitalen Schaltungen betrifft. Aus diesem Grund wurden in dieser Arbeit EGT-basierte Hardware-Prototypen hergestellt und bezüglich Flächenbedarf, Leistungsverbrauch und Latenz charakterisiert. Die Messergebnisse können verwendet werden, um eine Extrapolation auf komplexere anwendungsbezogenere Schaltungsentwürfe durchzuführen. In diesem Zusammenhang wurden Validierungen von den entwickelten Hardware-Implementierungen von Algorithmen des maschinellen Lernens durchgeführt, um einen Wirksamkeitsnachweis zu erhalten. Die Ergebnisse dieser Thesis führen zu mehreren Schlussfolgerungen. Zum ersten kann gefolgert werden, dass die sequentielle Verarbeitung von Algorithmen in gedruckter EGT-basierter Hardware prinzipiell möglich ist, da, wie in dieser Arbeit dargestellt wird, neben kombinatorischen Schaltungen auch Speicherbausteine implementiert werden können. Letzteres wurde experimentell validiert. Des Weiteren können analoge und neuromorphe Rechenparadigmen sinnvoll eingesetzt werden, um gedruckte Hardware für maschinelles Lernen zu realisieren, um gegenüber konventionellen Methoden die Komplexität von Schaltungsentwürfen erheblich zu minimieren, welches schlussendlich zu einer höheren Produktionsausbeute im Herstellungsprozess führt. Ebenso können neuronale Netzwerkarchitekturen, welche auf Stochastic Computing basieren, zur Reduzierung des Hardwareumfangs gegenüber konventionellen Implementierungen verwendet werden. Letztlich kann geschlussfolgert werden, dass durch den Tintenstrahldruckprozess Schaltungsentwürfe bezüglich Kundenwünschen während der Herstellung individuell angepasst werden können, um die Anwendbarkeit von gedruckter Hardware generell zu erhöhen, da auch hier geringerer Hardwareaufwand im Vergleich zu konventionellen Schaltungsentwürfen erreicht wird. Es wird antizipiert, dass die in dieser Thesis vorgestellten Forschungsergebnisse relevant sind für Informatiker, Elektrotechniker und Materialwissenschaftler, welche aktiv im Bereich der druckbaren Elektronik arbeiten. Die untersuchten Rechenparadigmen und ihr Einfluss auf Verhalten und wichtige Charakteristiken gedruckter Hardware geben Einblicke darüber, wie gedruckte Schaltungen in der Zukunft effizient umgesetzt werden können, um neuartige auf Druckverfahren-basierte Produkte im Elektronikbereich zu ermöglichen

An intelligent surveillance platform for large metropolitan areas with dense sensor deployment

Producción CientíficaThis paper presents an intelligent surveillance platform based on the usage of large numbers of inexpensive sensors designed and developed inside the European Eureka Celtic project HuSIMS. With the aim of maximizing the number of deployable units while keeping monetary and resource/bandwidth costs at a minimum, the surveillance platform is based on the usage of inexpensive visual sensors which apply efficient motion detection and tracking algorithms to transform the video signal in a set of motion parameters. In order to automate the analysis of the myriad of data streams generated by the visual sensors, the platform’s control center includes an alarm detection engine which comprises three components applying three different Artificial Intelligence strategies in parallel. These strategies are generic, domain-independent approaches which are able to operate in several domains (traffic surveillance, vandalism prevention, perimeter security, etc.). The architecture is completed with a versatile communication network which facilitates data collection from the visual sensors and alarm and video stream distribution towards the emergency teams. The resulting surveillance system is extremely suitable for its deployment in metropolitan areas, smart cities, and large facilities, mainly because cheap visual sensors and autonomous alarm detection facilitate dense sensor network deployments for wide and detailed coveraMinisterio de Industria, Turismo y Comercio and the Fondo de Desarrollo Regional (FEDER) and the Israeli Chief Scientist Research Grant 43660 inside the European Eureka Celtic project HuSIMS (TSI-020400-2010-102)