論文の概要: Machine Learning-Assisted E-jet Printing of Organic Flexible Biosensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03985v1
• Date: Sun, 7 Nov 2021 01:57:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-09 17:08:25.636538
• Title: Machine Learning-Assisted E-jet Printing of Organic Flexible Biosensors
• Title（参考訳）: 有機フレキシブルバイオセンサーの機械学習によるe-jet印刷
• Authors: Mehran Abbasi Shirsavar, Mehrnoosh Taghavimehr, Lionel J. Ouedraogo, Mojan Javaheripi, Nicole N. Hashemi, Farinaz Koushanfar, Reza Montazami
• Abstract要約: 電子ジェットプリント回路の電気伝導度を,鍵印刷パラメータの関数として検討した。 収集された実験データセットは、機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用された。 AdaBoostのアンサンブル学習の精度が最も高いのは10-15木である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.607141556994513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Electrohydrodynamic-jet (e-jet) printing technique enables the high-resolution printing of complex soft electronic devices. As such, it has an unmatched potential for becoming the conventional technique for printing soft electronic devices. In this study, the electrical conductivity of the e-jet printed circuits was studied as a function of key printing parameters (nozzle speed, ink flow rate, and voltage). The collected experimental dataset was then used to train a machine learning algorithm to establish models capable of predicting the characteristics of the printed circuits in real-time. Precision parameters were compared to evaluate the supervised classification models. Since decision tree methods could not increase the accuracy higher than 71%, more advanced algorithms are performed on our dataset to improve the precision of model. According to F-measure values, the K-NN model (k=10) and random forest are the best methods to classify the conductivity of electrodes. The highest accuracy of AdaBoost ensemble learning has resulted in the range of 10-15 trees (87%).
• Abstract（参考訳）: 電気流体力学ジェット(e-jet)印刷技術により、複雑なソフト電子機器の高分解能印刷が可能となる。 そのため、従来のソフト電子機器の印刷技術と一致しない可能性を秘めている。 本研究では,電子ジェットプリント回路の電気伝導度を,キー印刷パラメータ(ノズル速度,インク流量,電圧)の関数として検討した。 収集した実験データセットを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングし、印刷回路の特性をリアルタイムで予測できるモデルを確立する。 教師付き分類モデルを評価するために,精度パラメータを比較した。 決定木法では精度が71%以上向上できないため,モデル精度を向上させるために,より高度なアルゴリズムがデータセット上で実行される。 F測定値によると、K-NNモデル(k=10)とランダムフォレストは電極の導電率を分類する最良の方法である。 AdaBoostのアンサンブル学習の精度が最も高いのは10-15木(87%)である。

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