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

The potential for increasing net incomes on limited resource farms in Upper East Tennessee

The overall objective of this study was to explore the possibilities for improving the net farm income positions of full-time limited resource farm operators in Upper East Tennessee. The improvement in income was based on the optimal employment of available resources to produce a unique enterprise mix which maximized income. Forty full-time farmers with gross earnings of less than $10,000 in 1976 were interviewed. Five decision variables were used to group the survey farms into homogeneous limited resource farm groups. These variables were land-labor index, tobacco space index, dairy enterprise potential, net income observed for each farm, and potential net income. Resources of a farm were used in a linear program to maximize the incomes of each farm and the results averaged within the appropriate limited resource farm group. Seven situations were analyzed which varied the assumptions and constraints. The analyses were divided into two categories: (a) those limiting enterprise alternatives to those that existed on a farm when surveyed, and (b) those allowing varying degrees of enterprise mobility. Each analysis incorporated either variable expenses into the objective function which represented a short-run solution, or variable and fixed expenses which represented a long-run solution. The results of these situations represented the income potential of limited resource farmers ranging from incorporation of static to dynamic conditions into the model. The resource advantages of the different levels of resource base farmers tended to decline in relative importance as income generating labor available was fully utilized for all limited resource farm groups. The most limited resource group of farmers was observed to have a net income of$1,319 while the relatively least limited resource group of farmers had an income of $15,533. When feeder pigs were allowed to enter, incomes were allowed to be maximized the most to$7,208 and $22,846 for farms in Group 1 and Group 4, respectively. The major enterprises generating this income were feeder pigs, corn, pasture, and tobacco. Disallowing feeder pig production and allowing the substitution of hay and tobacco capacity was the next best alternative for the limited resource farm groups. This situation had the effect of doubling tobacco production over observed bench mark levels while leaving the other enterprise levels unaffected. The least dynamic program restricted enterprises allowed to those observed on a farm, allowed for no vegetable or feeder pig production on farms where these enterprises were not observed, allowed for no substitution of hay space for tobacco space, and limited the amount of tobacco quota leased-in to 1,575 pounds per farm. This program allowed the farm to increase their incomes by an average of 27$6,908 per farm

Now you see it, now you don’t: the shifting realities of cabinet government

Cabinet government can appear an unwieldy and inefficient framework for making political decisions, yet the model not only survives, but is thriving across much of the globe. Drawing on a new book, Patrick Weller, Dennis C. Grube and R.A.W. Rhodes explain the resilience of this much criticised tradition of collective decision-making

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

Impacts of Coastal Land Use and Shoreline Armoring on Estuarine Ecosystems: an Introduction to a Special Issue

The nearshore land-water interface is an important ecological zone that faces anthropogenic pressure from development in coastal regions throughout the world. Coastal waters and estuaries like Chesapeake Bay receive and process land discharges loaded with anthropogenic nutrients and other pollutants that cause eutrophication, hypoxia, and other damage to shallow-water ecosystems. In addition, shorelines are increasingly armored with bulkhead (seawall), riprap, and other structures to protect human infrastructure against the threats of sea-level rise, storm surge, and erosion. Armoring can further influence estuarine and nearshore marine ecosystem functions by degrading water quality, spreading invasive species, and destroying ecologically valuable habitat. These detrimental effects on ecosystem function have ramifications for ecologically and economically important flora and fauna. This special issue of Estuaries and Coasts explores the interacting effects of coastal land use and shoreline armoring on estuarine and coastal marine ecosystems. The majority of papers focus on the Chesapeake Bay region, USA, where 50 major tributaries and an extensive watershed (similar to 167,000 km(2)), provide an ideal model to examine the impacts of human activities at scales ranging from the local shoreline to the entire watershed. The papers consider the influence of watershed land use and natural versus armored shorelines on ecosystem properties and processes as well as on key natural resources

Observation of an Exotic S=+1S=+1 Baryon in Exclusive Photoproduction from the Deuteron

In an exclusive measurement of the reaction $\gamma d \to K^+ K^- p n$, a narrow peak that can be attributed to an exotic baryon with strangeness $S=+1$ is seen in the $K^+n$ invariant mass spectrum. The peak is at $1.542\pm 0.005$ GeV/c$^2$ with a measured width of 0.021 GeV/c$^2$ FWHM, which is largely determined by experimental mass resolution. The statistical significance of the peak is $5.2 \pm 0.6 \sigma$. The mass and width of the observed peak are consistent with recent reports of a narrow $S=+1$ baryon by other experimental groups.Comment: 5 pages, 5 figure