Abstract:
Da das Ende von Moore's Gesetz schon absehbar ist, müssen neue Wege gefunden werden um den innovationsgetriebenen IT-Markt mit neuartiger Elektronik zu sättigen. Durch den Einsatz von kostengünstiger Hardware mit flexiblem Formfaktor, welche auf neuartigen Materialien und Technologien beruhen, können neue Anwendungsbereiche erschlossen werden, welche über konventionelle siliziumbasierte Elektronik hinausgehen. Im Fokus sind hier insbesondere elektronische Systeme, welche es ermöglichen Konsumgüter für den täglichen Bedarf zu überwachen - z.B. im Zusammenhang einer Qualitätskontrolle - indem sie in das Produkt integriert werden als Teil einer intelligenten Verpackung und dadurch nur begrenzte Produktlebenszeit erfordern. ... mehrWeitere vorhersehbare Anwendungsbereiche sind tragbare Elektronik oder Produkte für das "Internet der Dinge". Hier entstehen Systemanforderungen wie flexible, dehnbare Hardware unter Einsatz von ungiftigen Materialien.
Aus diesem Grund werden additive Technologien herangezogen, wie zum Beispiel gedruckte Elektronik, welche als komplementär zu siliziumbasierten Technologien betrachtet wird, da sie durch den simplen Herstellungsprozess sehr geringe Produktionskosten ermöglicht, und darüber hinaus auf ungiftigen und funktionalen Materialien basiert, welche auf flexible Plastik- oder Papiersubstrate aufgetragen werden können. Unter den verschiedenen Druckprozessen ist insbesondere der Tintenstrahldruck für zukünftige gedruckte Elektronikanwendungen interessant, da er eine Herstellung vor Ort und nach Bedarf ermöglicht auf Grund seines maskenlosen Druckprozesses. Da sich jedoch die Technologie der Tintenstrahl-druckbaren Elektronik in der Frühphasenentwicklung befindet, ist es fraglich ob Schaltungen für zukünftige Anwendungsfelder überhaupt entworfen werden können, beziehungsweise ob sie überhaupt herstellbar sind. Da die laterale Auflösung von Druckprozessen sich um mehrere Größenordnungen über siliziumbasierten Herstellungstechnologien befindet und des Weiteren entweder nur p- oder n-dotierte Transistoren verfügbar sind, können existierende Schaltungsentwürfe nicht direkt in die gedruckte Elektronik überführt werden. Dies führt zu der wissenschaftlichen Fragestellung, welche Rechenparadigmen überhaupt sinnvoll anwendbar sind im Bereich der gedruckten Elektronik. Die Beantwortung dieser Frage wird Schaltungsdesignern in der Zukunft helfen, erfolgreich gedruckte Schaltungen für den sich rasch entwickelnden Konsumgütermarkt zu entwerfen und zu produzieren.
Aus diesem Anlass exploriert diese Arbeit verschiedene Rechenparadigmen und Schaltungsentwürfe, welche als essenziell für zukünftige, gedruckte Systeme betrachtet werden. Die erfolgte Analyse beruht auf der recht jungen "Electrolyte-gated Transistor" (EGT) Technologie, welche auf einem kostengünstigen Tintenstrahldruckverfahren basiert und sehr geringe Betriebsspannungen ermöglicht. Da bisher nur einfache Logik-Gatter in der EGT-Technologie realisiert wurden, wird in dieser Arbeit der Entwurfsraum weiter exploriert, durch die Entwicklung von gedruckten Speicherbausteinen, Lookup Tabellen, künstliche Neuronen und Entscheidungsbäume. Besonders bei dem künstlichen Neuron und den Entscheidungsbäumen wird Bezug auf Hardware-Implementierungen von Algorithmen des maschinellen Lernens gemacht und die Skalierung der Schaltungen auf die Anwendungsebene aufgezeigt.
Die Rechenparadigmen, welche in dieser Arbeit evaluiert wurden, reichen von digitalen, analogen, neuromorphen Berechnungen bis zu stochastischen Verfahren. Zusätzlich wurden individuell anpassbare Schaltungsentwürfe untersucht, welche durch das Tintenstrahldruckverfahren ermöglicht werden und zu substanziellen Verbesserungen bezüglich des Flächenbedarfs, Leistungsverbrauch und Schaltungslatenzen führen, indem variable Entwurfsparameter in die Schaltung fest verdrahtet werden. Da die explorierten Schaltungen die Komplexität von bisher hergestellter, gedruckter Hardware weit übertreffen, ist es prinzipiell nicht automatisch garantiert, dass sie herstellbar sind, was insbesondere die nicht-digitalen Schaltungen betrifft. Aus diesem Grund wurden in dieser Arbeit EGT-basierte Hardware-Prototypen hergestellt und bezüglich Flächenbedarf, Leistungsverbrauch und Latenz charakterisiert. Die Messergebnisse können verwendet werden, um eine Extrapolation auf komplexere anwendungsbezogenere Schaltungsentwürfe durchzuführen. In diesem Zusammenhang wurden Validierungen von den entwickelten Hardware-Implementierungen von Algorithmen des maschinellen Lernens durchgeführt, um einen Wirksamkeitsnachweis zu erhalten.
Die Ergebnisse dieser Thesis führen zu mehreren Schlussfolgerungen. Zum ersten kann gefolgert werden, dass die sequentielle Verarbeitung von Algorithmen in gedruckter EGT-basierter Hardware prinzipiell möglich ist, da, wie in dieser Arbeit dargestellt wird, neben kombinatorischen Schaltungen auch Speicherbausteine implementiert werden können. Letzteres wurde experimentell validiert. Des Weiteren können analoge und neuromorphe Rechenparadigmen sinnvoll eingesetzt werden, um gedruckte Hardware für maschinelles Lernen zu realisieren, um gegenüber konventionellen Methoden die Komplexität von Schaltungsentwürfen erheblich zu minimieren, welches schlussendlich zu einer höheren Produktionsausbeute im Herstellungsprozess führt. Ebenso können neuronale Netzwerkarchitekturen, welche auf Stochastic Computing basieren, zur Reduzierung des Hardwareumfangs gegenüber konventionellen Implementierungen verwendet werden. Letztlich kann geschlussfolgert werden, dass durch den Tintenstrahldruckprozess Schaltungsentwürfe bezüglich Kundenwünschen während der Herstellung individuell angepasst werden können, um die Anwendbarkeit von gedruckter Hardware generell zu erhöhen, da auch hier geringerer Hardwareaufwand im Vergleich zu konventionellen Schaltungsentwürfen erreicht wird.
Es wird antizipiert, dass die in dieser Thesis vorgestellten Forschungsergebnisse relevant sind für Informatiker, Elektrotechniker und Materialwissenschaftler, welche aktiv im Bereich der druckbaren Elektronik arbeiten. Die untersuchten Rechenparadigmen und ihr Einfluss auf Verhalten und wichtige Charakteristiken gedruckter Hardware geben Einblicke darüber, wie gedruckte Schaltungen in der Zukunft effizient umgesetzt werden können, um neuartige auf Druckverfahren-basierte Produkte im Elektronikbereich zu ermöglichen.
Abstract (englisch):
Due to the end of Moore's law, emerging materials and technologies have to be developed to saturate the innovation-driven IT market with new types of consumer electronics to allow penetration of currently inaccessible fields such as low-cost and flexible hardware, beyond the capabilities of existing silicon-based integrated circuits. In particular interesting are electronics for the fast-moving consumer goods market, which allows item-tagging, smart packaging or quality monitoring of disposables, where short shelf lifetime prevails. Other applications domains are anticipated such as flexible wearable devices or Internet of Things (IoT) infrastructures, which have stringent requirements on stretchability or non-toxicity.
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To this end, additive manufacturing technologies such as printed electronics (PE) are considered which complement existing silicon-based electronics and provide very low production costs due to the simplification of the fabrication process, where functional and non-toxic materials are deposited on a wide range of substrates, including flexible plastic or paper carrier materials. Especially inkjet-printing is a promising candidate for future PE applications, as it enables on-site and on-demand printed hardware due to its mask-less fabrication process. However, as printed electronics technology is still in its very infancy, it is still questionable how circuits can be designed, which provide the required functionality to solve computational tasks for future applications and are at the same time manufacturable. As especially the feature sizes are several orders of magnitude higher than silicon-based electronics, and second either p- or n-type transistors are available, existing circuit designs from conventional electronics cannot be mapped to the PE domain. As a result, it is an open research question, what kind of computing paradigms are relevant for the development of circuit designs in this immature technology. The answer to this question will guide circuit designers in the future to determine how printed hardware can be developed for the novel market of consumer electronics.
For this purpose, this thesis explores different computing paradigms and circuit designs which are considered to be pertinent for future printed computing systems. The analysis is based on the recently developed electrolyte-gated transistors (EGTs) technology, which enables fabrication of low-voltage and inkjet-printed circuits using very low-cost material printers. As only simple logic gates were investigated in EGT-technology so far, the design space is further explored by consideration of memory elements, look-up tables, artificial neurons and decision trees. In particular the investigations of printed artificial neurons and decision trees contain already design flows for mapping large-scale machine learning classifiers to printed hardware.
The computing paradigms evaluated in this work range from digital, analog, neuromorphic and stochastic computing. Moreover, bespoke designs were analyzed, which leverage the customization capabilities of inkjet-printing to improve area usage and power consumption by hardwiring adjustable design parameters into the printed circuit. As the explored designs surpass the complexity of existing hardware solutions in EGT-technology, there is in principle no guarantee that the circuits are manufacturable, especially the non-digital designs in this work. For this reason, EGT-based hardware prototypes were fabricated and characterized in terms of area usage, power consumption and performance. The measurement results can be used to extrapolate to large-scale circuits, even up to the application level. Moreover, as a proof-of-concept, the printed machine-learning classifiers in this thesis were tested and validated on popular benchmark datasets.
Overall, from the conducted experiments and evaluations in this thesis, several conclusions can be drawn. First, sequential operations for digital computing platforms can be performed by combining combinational logic with the proposed EGT-based storage elements. Next, analog and neuromorphic computing-based designs can be successfully deployed to realize low-complex and efficient machine learning classifiers. Also, stochastic computing neural networks have the benefit of reducing the high hardware footprint compared to conventional implementations. In general, bespoke and unconventional circuit designs are strongly encouraged in inkjet-printing technology to widen the applicability of printed hardware solutions.
It is believed that the results of this thesis will attract attention from material scientists, electrical engineers and computer scientists, which are actively working in the field of printed electronics. The investigated computing paradigms can be deployed in a meaningful way to design printed hardware for future application domains.
