Electronic skin helps to adapt and interact with the environment through tactile stimulus. However, a conventional computing system can be inappropriate for processing signals generated from electronic skin, because the signals are enormous and change from time to time. Thus, attempts to overcome the problem have been continuing through a neuromorphic approach.
Here, we report an intelligent haptic perception device (IHPD) that combines an organic electrochemical transistor (OECT)-based synaptic device and a pressure sensor. The pyramid-patterned ion gel, which performs both the dielectric layer of the synaptic transistor and the pressure sensor, simplifies the structure of the device. In addition, the pyramid structure makes it possible to stepwise dope a channel of the synaptic device by pressure. Finally, the IHPD is capable of processing and learning through a selective and reversible transition of short-term plasticity (STP) and long-term plasticity (LTP). This allows the IHPD itself to derive various information such as amplitude, frequency, duration, and the total amount of pressure, and to perform error-tolerant perception and learning through tactile stimuli. This new type of tactile sensor might be a new possibility to solve the existing problem of electronic skin.
전자 피부는 촉감을 통해 외부의 복잡한 환경에 적응하고 상호작용하는 데 도움을 준다. 그러나, 기존의 컴퓨팅 시스템은 전자 피부로부터 생성된 신호를 처리하는 데 부적절할 수 있다. 그 이유는 수많은 촉각 센서로 이루어진 전자 피부에서 생성된 신호는 방대하며 수시로 변하기 때문이다. 따라서, 뉴로모픽 접근을 통해 이와 관련한 문제를 극복하려는 시도가 있다.
본 논문에서는 유기 전기화학 트랜지스터 (Organic electrochemical transistor, OECT) 기반 시냅스 소자와 압력 센서를 결합한 지능형 촉각 인식 소자(Intelligent haptic perception device, IHPD)를 보고한다. 여기서 피라미드 패턴 된 이온 겔은 시냅스 트랜지스터의 유전체층과 압력 센서의 역할을 동시에 수행하므로 시냅스 소자와 압력 센서를 하나의 구조로 통합할 수 있다. 또한, 이온 겔의 피라미드 구조는 시냅스 트랜지스터의 채널을 압력에 따라 단계적으로 도핑할 수 있도록 한다. 마지막으로, IHPD는 단기 가소성 (Short term plasticity, STP) 및 장기 가소성 (Long term plasticity, LTP)의 선택적인 전환을 통해 처리 (Processing) 및 학습 (Learning)을 구현할 수 있다. 이를 통해 IHPD는 압력의 진폭, 주파수, 지속 시간, 지배적인 압력 자극과 같이 다양한 정보를 도출할 수 있으며, 오류 허용 지각 (Error-tolerant perception)이나 촉각 자극을 통한 학습 (Learning)을 수행할 수 있다. 이 새로운 유형의 촉각 센서는 전자 피부의 기존 문제를 해결하는 새로운 가능성이 될 것이다.
