Ученые из Чикагского университета создали эластичный вычислительный пластырь со встроен... — 29 июня 2026 г. в 10:09:48.311
Ученые из Чикагского университета создали эластичный вычислительный пластырь со встроенным искусственным интеллектом. Устройство способно анализировать медицинские данные прямо на теле человека за миллисекунды, заменяя персонального врача. «Мы стремимся сделать носимые и имплантируемые устройства по-настоящему умными. Наша цель заключается в том, чтобы у каждого человека прямо в устройстве был интегрирован персональный врач, способный принимать решения мгновенно».— отмечает доцент молекулярной инженерии Сихун Ван.Инновационное устройство использует эластичную нейроморфную вычислительную схему — сложную сеть транзисторов, способную анализировать потоки медицинских данных. Благодаря тому, что анализ происходит непосредственно на теле пациента (технология edge computing), время реакции сокращается до миллисекунд. Растягиваемая нейронная сеть на таких транзисторах уже способна обрабатывать реальные медицинские данные: 🔹Оценка риска сердечного приступа 🔹Обнаружение волновых фронтов при аритмии (kernel convolution) 🔹Обучение с подкреплением для управления мягкой робототехникой ➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Scientists at the University of Chicago have developed a stretchable computing patch with built-in artificial intelligence. The device can analyze medical data directly on the human body in milliseconds, effectively acting as a personal physician. "We aim to make wearable and implantable devices truly smart. Our goal is for every person to have a personal physician integrated right into the device, capable of making decisions instantly," says Sihong Wang, Associate Professor of Molecular Engineering.The innovative device uses a stretchable neuromorphic computing circuit—a complex network of transistors capable of processing streams of medical data. By performing analysis directly on the patient's body (edge computing technology), the response time is reduced to milliseconds. The stretchable neural network built with such transistors is already capable of handling real medical data: 🔹Assessment of heart attack risk 🔹Detection of wavefronts in arrhythmia (kernel convolution) 🔹Reinforcement learning for controlling soft robotics.