南洋理工陈晓东教授：机器学习-可拉伸传感技术融合用于人机界面

通讯作者：陈晓东

通讯单位：新加坡南洋理工大学

传感器和算法是构建智能系统的两个基本要素。由于机器学习算法强大的数据分析能力，机器学习(ML)的最新进展在智能系统方面取得了巨大进步。然而，大多数系统的性能仍然受到传感技术的阻碍，这些传感技术通常依赖于刚性和笨重的传感器设备，设备不能适应不规则弯曲和动态表面以获取高质量数据。最近开发了具有高贴合性、低模量和重量轻等独特特性的类皮肤可拉伸传感技术来解决这个问题。

新加坡南洋理工大学陈晓东教授团队总结了用于生物电信号识别、触觉感知和多模态集成的新兴可拉伸电子学和机器学习技术融合的最新进展，并进一步讨论了所遇到的挑战和未来发展方向。这些努力旨在加速高级智能应用程序的各种感知和推理任务，例如人机界面、医疗保健和机器人技术。

用于智能应用的ML可拉伸传感系统的一般过程

要点1.介绍用于生物电信号识别的ML可拉伸电极系统、触觉感知的ML可拉伸触觉传感器系统和用于多模态集成的ML多传感器系统。

要点2. 可拉伸传感技术和机器学习技术融合的现有挑战和前景。

要点3. 可拉伸传感技术和机器学习在数字医疗、人机交互、机器人、假肢、虚拟现实和增强现实领域的应用的未来研究。

可拉伸传感技术与ML融合

参考文献：

Ming Wang, Ting Wang, Yifei Luo, Ke He, Liang Pan, Zheng Li, Zequn Cui, Zhihua Liu, Jiaqi Tu, Xiaodong Chen, Fusing Stretchable Sensing Technology with Machine Learning for Human-Machine Interfaces, Adv. Funct. Mater. 2021, 31, 2008807.

作者简介

陈晓东，新加坡工程院院士，新加坡南洋理工大学材料科学与工程校长讲席教授，兼任南洋理工大学化学与医学教授，新加坡科学与技术研究院（A*STAR）材料科学与工程方向首席科学家，新加坡南洋理工大学柔性器件创新中心主任和Max Planck–NTU人工智能感知联合实验室主任，英国皇家化学会会士。

陈晓东教授的主要研究方向是力材科学，数字化传感，柔性电子技术，人机交互界面等，目前在Science，Nature Electronics，Nature Communications等期刊发表论文300余篇，引用26300余次，多项研究成果转化。曾获南洋研究奖，Lubrizol青年材料科学研究员奖，洪堡基金会贝塞尔研究奖，三井化学-SNIC产业奖等奖励，小型青年创新奖、新加坡NRF奖学金。陈教授在产生工业影响方面的研究工作，其中9项已获得商业开发许可，及5个以上的工业项目。他还是Quickcharge Pte Ltd的联合创始人，该公司将尖端储能技术商业化。