利用光作为能源进行电力优化、从而实现24小时健康状态监测的下一代可穿戴平台已经被开发出来。
KAIST表示，电气及电子工程系的 Kwon Kyungha 教授团队与美国西北大学的 Park Chanho 博士团队利用环境光降低电池电力负担，开发出了“自适应无线可穿戴平台”，并于30日对外公布。
（自左起）Sim Youngmin 直博课程，Park Doyoon 博士课程，Park Chanho 博士后研究员，Kwon Kyungha 教授。KAIST 提供
View original image联合研究团队首先为了解决医疗用可穿戴设备的电池问题，开发了一个利用周围自然光作为能源的平台。
该平台的特点在于整合了三种相互补充的光能技术：▲光学测量方式（Photometric Method） ▲高效率多结太阳能电池（Photovoltaic Method） ▲蓄光·发光技术（Photoluminescent Method）。
光学测量方式可以根据周围光源强度自适应调节发光二极管（LED）的亮度。通过将周围自然光与LED光叠加来维持恒定照度，当自然光较强时自动调暗LED，自然光较弱时则自动调亮LED。
以往的传感器不论环境如何都必须以恒定亮度点亮LED，而这项技术的优势在于可以根据周围环境实时优化LED的用电功率。实验结果显示，在照明环境下应用该功能时，电力消耗可减少约86.22%。
高效率多结太阳能电池技术可以将室内外各种环境中的光转换为电能。尤其是借助自适应电力管理系统，可根据周围环境和电池状态在11种不同的电力配置之间自动切换，从而实现最佳能效。
蓄光·发光技术则是将锶铝酸盐微粒混合到传感器的硅封装结构中，使其在白天吸收并储存周围光线，在黑暗环境中再缓慢释放。通过这一方式，在500W/m²太阳光下暴露10分钟后，即便在完全黑暗中也可以连续测量2.5分钟。
锶铝酸盐微粒是一种主要用于夜光涂料和安全标识牌的荧光体材料，是在吸收光线后能在黑暗中长时间发光的蓄光材料。
这三种技术以互补方式协同工作：在明亮环境中由第一和第二种方式主导，在黑暗环境中则由第三种方式提供额外支持，从而保障设备能够连续运行24小时。
联合研究团队将这一平台应用于多种医疗传感器，以验证其实用性。研究团队还在传感器内部引入数据处理技术，大幅降低了无线通信带来的电力消耗，这也是本次研究的一项成果。摆脱了以往必须将所有原始数据传输出去的方式，改为在传感器内部仅计算并发送所需结果，将数据传输量从400B/s降至4B/s，减少了100倍。
将联合研究团队开发的平台应用于健康成年受试者，并在明亮室内照明、昏暗照明、红外照明以及完全黑暗等环境中进行测试的结果显示，在所有条件下，该平台的测量精度都与商用医疗设备相当。利用小鼠模型进行的低氧状态实验中，也确认了其能够准确测量血氧饱和度。
Kwon Kyungha 教授表示：“联合研究团队开发的技术使24小时连续健康监测成为可能，未来有望推动医疗范式从治疗中心向预防中心转变”，并称“通过早期诊断实现医疗费用节省效果，同时也有望在下一代可穿戴医疗健康市场中获得技术竞争力”。
此外，本次研究中，人工智能半导体研究生院博士课程学生 Park Doyoon 以共同第一作者身份参与。研究成果（论文）已于本月1日通过国际学术期刊《自然·通讯》（Nature Communications）发表。
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