실리콘 칩과 사람들의 시력 보호는 OR 연구원의 유산입니다.

Jul 05, 2023

1990년대 후반에 Ken Tobin과 Oak Ridge 국립 연구소의 다른 사람들이 수행한 인공 지능(AI)과 관련된 연구는 현재 수십만 명의 시력 보호 원격 의료 진단을 제공하기 위해 약국 체인의 의료 클리닉에서 사용되는 기술의 이면에 있습니다. 당뇨병 환자.

이것을 상상해 보십시오: 최근 약국 진료소의 의료 서비스 제공자로부터 자신이 당뇨병에 걸렸다는 사실을 알게 된 환자가 눈 검사를 위해 진료소를 다시 찾았습니다.

이 상황에서 약국 직원은 작은 카메라로 그의 두 눈을 모두 촬영했습니다. 그녀는 안구 질환 및 장애를 치료하는 안과 의사가 원격으로 보는 컴퓨터의 이미지를 인터넷 사이트에 업로드했습니다. 진단은 하루 정도 안에 그녀에게 이메일로 전송될 것이며 환자에게 결과를 통보할 것입니다.

그녀는 환자에게 "이 검사는 매년 받아야 한다. 심각한 합병증은 당뇨병성 망막증이 될 수 있다. 그때 혈당 수치가 높아 눈 뒤쪽 망막의 작은 혈관이 손상될 수 있다"고 말했을 것이다.

"이 질병은 결국 눈을 멀게 할 수 있습니다. 하지만 시력을 잃고 있다는 사실을 깨닫기 전에 조기에 발견하면 시력을 보호하기 위해 레이저 수술을 받을 수 있습니다."

진단을 내리는 안과 의사는 대규모 데이터베이스에서 환자의 눈 사진을 유사한 눈 이미지와 자동으로 검색하고 일치시키는 콘텐츠 기반 이미지 검색(CBIR) 시스템을 사용합니다. 아카이브에는 건강한 눈, 당뇨병성 망막병증의 첫 징후를 보이는 눈(레이저 수술로 교정 가능), 질병으로 인해 심각하게 영향을 받아 실명이 불가피한 눈의 특징을 나타내는 이미지가 포함되어 있습니다.

CVS MinuteClinic과 내분비내과의 서비스를 편리하게 이용할 수 있게 된 이 기술의 유래는 무엇일까요? 이는 Tobin과 ORNL의 다른 사람들이 AI와 관련된 연구에서 비롯되었습니다.

2020년부터 Oak Ridge Associated Universities의 최고 연구 및 대학 파트너십 책임자인 Tobin은 Friends of ORNL에 대한 35년간의 혁신과 리더십에 대한 최근 대화에서 자신과 ORNL 동료들이 개발하고 특허를 취득한 CBIR 시스템에 대해 설명했습니다. 그는 CBIR 개발이 "ChatGPT와 같이 최근 뉴스에서 읽은 AI 발전의 전신"이라고 말했습니다.

스스로를 “AI를 활용한 영상 전문가”라고 소개한 토빈은 “내 경력을 돌이켜보면 밤에 잠을 잘 자게 만드는 것은 원격의료 망막 진단 성과다. 수천 명의 환자의 시력을 보호하거나 유지하기 때문”이라고 말했다. "

그는 또한 미국 반도체 산업이 "제품 수율을 향상하고 폐기물을 줄여" 고품질 장치 제품을 달성하고 산업 이익을 높이는 데 도움이 된 자신이 주도한 기술 개발에 자부심을 느낀다고 덧붙였습니다. "칩"이라고도 알려진 반도체 장치는 자동차, 노트북, 스마트 태블릿 및 스마트폰의 전자 회로에 필수적인 구성 요소입니다.

ORNL의 자동화된 반도체 이미지 검색 기술은 연구소의 상위 10대 기술 이전 성공 사례 중 9위를 차지했습니다. 이들 상위 10개 기술은 연구실 로열티의 48%를 차지합니다.

Tobin은 Hewlett Packard, IBM 및 Motorola와 같은 반도체 회사 컨소시엄인 SEMATECH에서 Shaun Gleason, Tom Karnowski 및 다른 사람들과 함께 초기 작업을 수행하여 LDRD(실험실 감독 연구 및 개발) 자금 지원 덕분에 제조업체를 위한 CBIR 시스템을 개발했습니다. 1998-99년 ORNL 출신.

반도체 회사는 전자 장치에 집적 회로를 만드는 실리콘 웨이퍼를 생산합니다. 8~11인치 크기의 웨이퍼에는 최대 600개의 반도체 칩이 포함될 수 있으며 각 칩에는 잠재적으로 수백만 또는 수십억 개의 트랜지스터가 있습니다. 최대 3백만 개의 부품으로 구성된 단일 웨이퍼의 가격은 수천 달러입니다.

"칩 제조자들은 제조 공정에서 불량하거나 결함이 있는 칩이 어떻게 만들어지는지 알고 싶어합니다"라고 Tobin은 말했습니다. 양호한 칩 수를 늘리고 불량 칩 수를 최소화하기 위해 제조업체는 복잡한 반도체 제조 공정 중 어떤 것이 결함이 있고 수정이 필요한지 신속하게 판단해야 합니다.