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智慧感測實驗室
國立交通大學
Intelligent Sensing Lab
SIL

重點研究

研究範疇重點項目

AI血壓感測器
能量擷取器
AI感測讀取電路
AMOLED驅動電路
人工智慧感測與控制系統

本研究室開發之非侵入式非氣囊光學AI血壓感測器,可用於橈動脈量測連續血壓。其AI光學感測器目前整合於手持裝置中,以特殊波長之LED/PD光學感測橈動脈中血液變化,經過類比及數位訊號處理及運算後,可得到連續之高低血壓及心跳值。
大數據AI建模與預測

建立巨量資料雲伺服器,並利用無線通訊,把受測者的生理資訊以及感測器之測量結果,傳到巨量資料雲伺服器上,建立個人的資料庫。隨著受測者及測量時間的增長,資料庫持續成長,形成
巨型資料庫。該資料庫除了用於校正感測器,亦可供醫療機構與醫護人員使用,利於病患健康狀況之判斷。團隊也購入高規格之雲端硬碟、伺服器與處理器,並建置一雲端巨量資料庫平台,可儲存血 流PPG 感測器所收集之大量生理訊號。同時也由合作企業協作,進行巨量資料庫的維護與管理,避免所儲存的資料發生硬體意外損壞導致資料缺失或遭到外部汙染資料等情況發生。
數位與類比電路與晶片實現

研發之電路包括前端類比電路、後端數位計算電路。前端類比電路包含前端放
大器電路、類比濾波器電路、可程式化增益放大器電路(Programmable-Gain
Amplifier,PGA)、類比數位轉換電路(Analog-Digital Converter,ADC) 、LED驅動電
路。此部分電路負責系統的感測器與信號端,並做相關的類比處理。而後端數位計
算電路,則又可分細分為訊號補償跟邊緣運算(Edge computing)兩部分。
資安加解密數位晶片設計與實現

 前瞻加密標準(AES)(Advance Encryption Standard, AES)、ECC、HASH,已被廣泛應用於訊息安全的各個領域,包括無線感測網路和射頻識別技術(Radio Frequency Identification, RFID)等,如何在這種低成本、低功耗、資源受限的硬體上實現AES演算法,給電路設計帶來新的挑戰。前瞻加密標準(AES)分成加密演算法以及解密演算法兩大部分,本篇論文提出一個新的架構,利用shift register來最優化32位元以及8位元的AES加解密,並設計出一套架構整合加解密演算法,降低積體電路的複雜度進而節省硬體成本以及晶片面積。