(제공: Nick Dentamaro/Brown)

그들은 각각 소금 한 알보다 크지 않은 수천 개의 마이크로 전자 칩에서 데이터를 효율적으로 전송, 수신 및 디코딩할 수 있는 무선 통신 네트워크에 대한 새로운 접근 방식을 가지고 있다.

센서 네트워크는 칩이 신체에 이식되거나 웨어러블 기기에 통합될 수 있도록 설계되었다. 밀리미터 이하 크기의 각 실리콘 센서는 뇌의 뉴런이 전기 활동의 급증을 통해 통신하는 방식을 모방한다. 센서는 특정 이벤트를 스파이크로 감지한 다음 전파를 사용하여 실시간으로 해당 데이터를 무선으로 전송하여 에너지와 대역폭을 모두 절약한다.

네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)에 발표된 이번 연구의 주 저자이자 브라운 대학의 박사후 연구원인 이지훈(Jihun Lee)은 “우리 뇌는 매우 드물게 작동한다.”라고 말한다.

“뉴런은 항상 발사되지 않는다. 데이터를 압축하고 드물게 실행하므로 매우 효율적이다. 우리는 무선 통신 접근 방식에서 이러한 구조를 모방하고 있다. 센서는 항상 데이터를 전송하지 않을 것이다. 짧은 전기 스파이크로 필요에 따라 관련 데이터를 전송할 뿐이며 중앙 수신기와 조정하지 않고도 다른 센서와 독립적으로 이를 수행할 수 있다. 이렇게 하면 우리는 많은 에너지를 절약하고 중앙 수신기 허브에 덜 의미 있는 데이터가 넘쳐나는 것을 방지할 수 있다.”

이 무선 주파수 전송 방식은 또한 시스템 확장성을 높이고 현재 무선 센서 통신 네트워크의 일반적인 문제를 해결한다. 제대로 작동하려면 모두 완벽하게 동기화되어야 한다.

연구원들은 이 연구가 대규모 무선 센서 기술에서 중요한 진전을 이루었으며 언젠가는 과학자들이 이러한 작은 실리콘 장치로부터 정보를 수집하고 해석하는 방법을 형성하는 데 도움이 될 것이라고 말했다. 특히 현대 기술의 결과로 전자 센서가 어디에나 존재하게 되었기 때문이다.

브라운 공과대학 교수이자 수석 저자인 아르토 누르미코(Arto Nurmikko)는 "우리는 센서의 세계에 살고 있다."라고 말한다. “그들은 도처에 있다. 그들은 확실히 우리 자동차 안에 있고, 수많은 직장에 있으며 점점 더 우리 집에 들어오고 있다. 이러한 센서에 가장 까다로운 환경은 항상 인체 내부에 있을 것이다.”

이것이 바로 연구자들이 이 시스템이 차세대 이식형 및 웨어러블 생체의학 센서의 기반을 마련하는 데 도움이 될 수 있다고 믿는 이유이다. 효율적이고 눈에 띄지 않으며 눈에 띄지 않지만 전체 관심 영역에 걸쳐 생리적 활동을 매핑하기 위해 대규모 앙상블의 일부로 작동하는 마이크로 장치에 대한 의학 분야의 필요성이 증가하고 있다.

이지훈은 “이러한 유형의 스파이크 기반 무선 마이크로센서를 실제로 개발한다는 점에서 획기적인 사건이다.”라고 말했다. "기존 방법을 계속 사용하면 이러한 종류의 차세대 시스템에서 이러한 애플리케이션에 필요한 높은 채널 데이터를 수집할 수 없다."

센서가 식별하고 전송하는 이벤트는 온도 변동이나 특정 물질의 존재 등 센서가 모니터링하는 환경의 변화와 같은 특정 사건일 수 있다.

센서는 데이터를 전송할 때 외부 트랜시버가 센서에 무선 전력을 공급하기 때문에 에너지를 적게 사용할 수 있다. 즉, 충전을 위해 트랜시버에서 보내는 에너지 파동 범위 내에 있으면 된다. 전원이나 배터리에 연결할 필요 없이 작동할 수 있는 이러한 기능 덕분에 다양한 상황에서 편리하고 다용도로 사용할 수 있다.

팀은 컴퓨터에서 복잡한 전자 장치를 설계하고 시뮬레이션했으며 여러 번의 제조 반복을 통해 센서를 만들었다. 이 연구는 "뉴로그레인"이라고 불리는 새로운 종류의 신경 인터페이스 시스템을 도입한 누르미코 연구실의 이전 연구를 기반으로 한다. 이 시스템은 뇌 활동을 기록하고 자극하기 위해 작은 무선 센서의 조정된 네트워크를 사용했다.

브라운대학교의 카니 뇌과학연구소에 소속되어 있는 누르미코(Nurmikko)는 "이 칩은 소형 마이크로 전자 장치만큼 매우 정교하기 때문에 여기에 도달하는 데 시간이 걸렸다."고 말했다. "기본적으로 밀리미터 단위의 실리콘 공간에 압축되는 이러한 센서의 전자적 특성을 조작하는 데 있어 여러 가지 기능을 맞춤화하는 데 필요한 작업량과 노력은 결코 사소하지 않다."

연구원들은 시스템의 효율성은 물론 시스템이 얼마나 확장될 수 있는지 보여주었다. 그들은 실험실에서 78개의 센서를 사용하여 시스템을 테스트한 결과 센서가 서로 다른 시간에 전송하는 경우에도 오류가 거의 없이 데이터를 수집하고 전송할 수 있음을 발견했다. 시뮬레이션을 통해 그들은 가상으로 이식된 약 8,000개의 센서를 사용하여 영장류의 뇌에서 수집된 데이터를 해독하는 방법을 보여줄 수 있었다.

연구원들은 다음 단계에는 전력 소비 감소를 위해 시스템을 최적화하고 신경 기술을 넘어서는 더 광범위한 응용 분야를 탐색하는 것이 포함된다고 말한다.

“현재 작업은 우리가 더욱 발전시킬 수 있는 방법론을 제공한다.”고 이지훈은 말한다. 출처: 브라운대학교