16.8 nW Ultra-Low-Power Energy Harvester IC for Tiny Ingestible Sensors Sustained by Bio-Galvanic Energy Source
Notice bibliographique
Résumé
Herein, we present a 16.8 nW ultra-low-power (ULP) energy harvester integrated circuit (IC) for ingestible biomedical sensors. The energy harvester can be powered from the electro-galvanic operation inside a human body, which provides a sustainable and long-term energy source. The challenge of dealing with relatively high input impedance (~kΩ) of the bio-galvanic energy source is addressed by introducing two design techniques. The first technique is an adaptive VMPP-controlled algorithm (AVCA) for a maximum power point tracking (MPPT) controller, and the second technique is a ULP delay-line-based zero current switching (ZCS) controller. Different from the conventional fractional open-circuit voltage (FOCV) method for MPPT, the proposed AVCA allows continuous source tracking without detachment of the harvester from the source. The ZCS operation is achieved using a delay-line controller without using either a comparator or an opamp. The proposed AVCA is realized using a 12.1 nW MPPT controller. Successful ZCS operation is achieved using a 2.1 nW delay controller. Overall power consumption of the IC is 16.8 nW. The converter has been fabricated in a 0.18 μm CMOS process with 2 μm thick top-metal option. The measured result shows that the converter achieves a peak efficiency of 72.1% to generate 507 nW output power. The ULP operation allows a significant reduction in electrode size down to the submillimeter scale (~0.4 mm2), demonstrating the good potential of the proposed energy harvester IC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».