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借助機器學習（ML）增強的自供電傳感系統代表了大規模部署物聯網（IoT）的發展方向，自供電智能傳感系統的發展將徹底改變傳感器的設計和制造并為智能機器人、數字健康和可持續能源鋪平道路。然而，在穩定的電力收集、ML的無縫集成、隱私和道德影響方面仍然存在挑戰。

在此，西安交通大學Omid Mahian教授、美國阿肯色大學Wan Shou及佐治亞理工學院王中林院士等人綜述了ML技術在基于摩擦電、壓電和熱電原理的自供電傳感器/系統中應用的最新進展，總結了ML和自供電傳感器/系統相結合在能量采集、輸出性能和電源管理方面的顯著優勢。

首先，作者介紹了傳感器和系統的三種自供電原理，包括摩擦電、壓電和熱電機制。然后，作者討論了在自供電傳感器（摩擦電、壓電、熱電和混合傳感器系統）上應用ML技術的最新進展，大多數ML模型的分類/預測準確率超過90%，而支持向量機被認為是最有前途的數據分類ML技術。此外，作者還介紹了自供電傳感系統的新范式及其在不同領域的應用，包括農業、衛生保健、可穿戴電子產品、通訊、物聯網及仿生傳感器等，重點關注ML從醫療保健到智能系統的應用。

圖1. 自供電傳感器/系統中使用的ML算法及其預測精度

最后，作者展望了ML在自供電傳感系統中的潛在研究需求和挑戰：

1）壓電傳感器方面，應側重于從多傳感器/執行器系統中提取更好的功能且評估具有不同迭代級別的ML算法；

2）摩擦電傳感器方面，迫切需要開發更有效的方法來增加、減少或控制通過接觸帶電產生的電荷；

3）熱電傳感器方面，在人體運動檢測等選定應用時面臨一些挑戰；

4）混合傳感器方面，在大規模使用前需解決一系列挑戰，如提高功率、靈敏度線性度等。

為克服上述挑戰，作者設想了一個促進自供電智能系統市場吸收的路線圖，包括原材料（高性能、低成本及生物相容/可生物降解）、放大制造（緊湊、易生物集成）、多模態傳感（無信號干擾、高精度）、能源管理（新型算法、微尺度管理）及ML構建（高預測精度、數據易采集/處理、倫理和安全）等。

圖2. 促進自供電智能系統市場吸收的路線圖

Self-powered sensing systems with learning capability, Joule 2022. DOI: 10.1016/j.joule.2022.06.001

原創文章，作者：v-suan，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2023/10/07/ca56369083/

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