纳米机器智能：从通信视角
系统与控制
2025-09-03 v1 系统与控制
摘要
我们在代表皮下植入物的台面纳米机器测试平台上验证了一个集成 AI 的分子通信链路。该系统采用功能化葡萄糖氧化酶的铟-镉-锌-氧化物电场致动型场效istor (IGZO-EGFET) 作为生物相容的接收器，配合使用注射泵式微流控通道的开-关键控 (OOK) 发射器，以及解决模型不匹配和硬件非理想性问题的机器学习管线。该管线集成了：(i) 具备对振动引起的噪声、化学延迟和单跳符号干扰的鲁棒性的模块化通用解码器；(ii) 仅使用 pilot 信号的轻量级同步器，用于估计符号间隔；(iii) 虚拟响应生成器，用于增强数据并缩放符号持续时间。跨多个芯片和实验 session 的结果表明，端到端的化学文本传输在相对于简单阈值判决和标准神经网络基线的情况下，实现了持续的误码率降低。通过将生物相容硬件与基于学习的检测和生成性增强相结合，本工作为 AI 原生纳米机器网络和更高速率的分子通信链路提供了一条实用的路径，同时提供了一个可适用于其他生化模态的系统蓝图。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.02235,
title = {Nano Machine Intelligence: From a Communication Perspective},
author = {Sangjun Hwang and Bon-Hong Koo and Ho Joong Kim and Jang-Yeon Kwon and Chan-Byoung Chae},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.02235},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 9 figures, submitted to npj wireless technology, under review. This version matches the manuscript submitted on 2025-08-31