Self-powered sensors, which derive energy from environmental or physiological sources, provide a sustainable approach to eliminating the reliance on external power supplies. They enable the autonomous operation of sensing systems, paving the way for the increasingly expanding Internet of things (IoTs). The integration of artificial intelligence (AI) into these systems for healthcare has significantly advanced their capabilities in processing complex signals, extracting meaningful features, and delivering high-precision health insights. This review explores the latest advancement in self-powered sensors, involving the various applications of piezoelectricity, triboelectricity, electromagnetism, thermoelectricity, photovoltaics, and biofuel cells in healthcare. The applications of AI methodologies in self-powered sensing systems are covered and reviewed, addressing challenges like noise reduction, data analysis, and multisignal fusion. Future directions emphasize leveraging material innovation, manufacturing technology, structural optimization, and further integration of AI technology, to achieve multifunctional, high-performance, and intelligentized healthcare sensing systems. These developments underscore the potential of AI-assisted self-powered sensors to revolutionize healthcare with sustainable, precise, and intelligent solutions.
随着物联网（IoT）的迅速扩张，传统依赖外部电源的健康监测系统面临着能源供应受限和更换电池不便等严峻挑战。自供电传感器通过从环境或生理活动中获取能量，提供了一种可持续的解决方案，能够消除对外部电源的依赖并实现系统的自主运行。然而，如何有效处理复杂的生物信号、提取关键特征并确保高精度健康洞察仍是当前亟待解决的核心问题。本综述旨在系统梳理人工智能（AI）辅助自供电传感系统在医疗健康领域的最新进展，重点探讨其如何通过融合多种能量收集机制与智能算法，推动下一代智能化健康监测技术的发展。
本文深入分析了基于压电性、摩擦电效应、电磁感应、热电转换、光伏效应及生物燃料电池等多种物理化学机制的自供能传感器设计原理与应用现状。综述详细阐述了这些新兴压电生物材料在将机械运动、体温变化或生化反应转化为可用电能过程中的关键作用，并系统介绍了AI算法如何嵌入传感系统中以优化信号采集与处理流程。研究框架涵盖了从基础材料创新到制造工艺改进，再到结构优化的全方位技术路径，特别强调了多模态信号融合技术在提升数据质量方面的核心地位，为构建高性能智能感知平台奠定了理论基础。
分析表明，将人工智能深度集成至自供电传感系统中显著提升了复杂信号的解析能力与特征提取的准确性。AI算法在噪声抑制、海量数据分析以及多源信号融合方面展现出卓越性能，有效解决了传统传感器在动态生理环境下数据失真和误报率高的问题。通过智能处理机制，系统能够从微弱的压电或摩擦电信号中精准识别健康指标，实现从原始能量收集到高价值医疗洞察的完整闭环。这种技术路径不仅验证了多物理场耦合与人工智能协同工作的可行性，更揭示了其在提升监测精度、响应速度及长期稳定性方面的巨大潜力，为复杂生理信号的实时解析提供了科学依据。
尽管AI辅助自供电传感系统展现出革命性前景，但当前仍面临材料耐久性不足、制造工艺标准化缺失以及算法泛化能力有限等挑战。未来的发展方向将聚焦于新型功能材料的持续创新、先进制造技术的突破以及结构设计的进一步优化，旨在实现多功能集成与高性能表现的统一。同时，深化人工智能技术与能量收集机制的深度融合将是关键突破口，以推动系统向更加智能化、微型化和自适应化的方向演进。这些进展共同彰显了AI辅助自供电传感器在构建可持续、精准且智能的健康医疗解决方案中的核心地位，有望彻底革新未来的医疗健康监测模式。
L'expansion rapide de l'internet des objets (IoT) a mis en lumière les limitations critiques des systèmes de surveillance médicale traditionnels, qui dépendent fortement de sources d'alimentation externes et nécessitent un remplacement fréquent de batteries. Les capteurs auto-alimentés offrent une approche durable en récupérant l'énergie directement à partir de sources environnementales ou physiologiques, permettant ainsi le fonctionnement autonome de ces systèmes sans fil. Cependant, la capacité à traiter des signaux complexes, extraire des caractéristiques significatives et fournir des informations précises sur la santé reste un défi majeur dans ce domaine émergent. Cette revue a pour objectif d'examiner les avancées récentes dans l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) avec ces capteurs auto-alimentés, en se concentrant sur leur potentiel à transformer le paysage du diagnostic et du suivi médical continu.
L'analyse couvre une large gamme de mécanismes de conversion d'énergie, notamment la piézoélectricité, l'effet triboélectrique, l'électromagnétisme, les effets thermoélectriques, photovoltaïques et les piles à combustible biologiques. Le texte détaille comment ces technologies sont appliquées dans le contexte des biomatériaux piezoelectric émergents pour la médecine avancée, en soulignant leur rôle dans la transformation de mouvements mécaniques ou de variations thermiques en signaux électriques exploitables. L'approche méthodologique examine l'intégration d'algoritmes d'IA conçus spécifiquement pour réduire le bruit, analyser des données massives et fusionner plusieurs types de signaux simultanément. Cette synthèse met en lumière les stratégies de conception qui combinent innovation matérielle, optimisation structurelle et technologies de fabrication avancées pour créer une plateforme de capteurs robuste.
Les résultats principaux démontrent que l'intégration de l'IA améliore considérablement la capacité des systèmes à traiter des signaux complexes et à extraire des caractéristiques pertinentes avec une haute précision. Les méthodologies d'IA se sont avérées essentielles pour surmonter les défis liés au bruit environnemental, à l'analyse de données hétérogènes et à la fusion multisignale, permettant ainsi des insights santé fiables même dans des conditions dynamiques. L'examen révèle que ces systèmes hybrides peuvent non seulement collecter efficacement l'énergie mais aussi interpréter instantanément les signaux physiologiques pour fournir un diagnostic précoce. Cette synergie entre la collecte d'énergie passive et le traitement intelligent actif valide une nouvelle ère de capteurs médicaux autonomes, capables de fonctionner indéfiniment tout en offrant des performances supérieures à celles des systèmes conventionnels.
Bien que prometteurs, ces systèmes font face à des défis persistants concernant la durabilité des matériaux sur le long terme et l'optimisation continue des algorithmes pour diverses populations cliniques. Les directions futures soulignent la nécessité de poursuivre les innovations dans les matériaux fonctionnels, d'améliorer les technologies de fabrication et de raffiner l'intégration de l'IA pour atteindre une multifonctionnalité accrue et une intelligence supérieure. Il est crucial de noter que le passage à des systèmes véritablement intelligents nécessite encore des percées technologiques majeures en matière de miniaturisation et d'adaptabilité contextuelle. Néanmoins, ces développements soulignent le potentiel révolutionnaire des capteurs auto-alimentés assistés par l'IA pour offrir des solutions médicales durables, précises et intelligentes, redéfinissant ainsi les standards futurs du monitoring santé autonome.
インターネット・オブ・シングス（IoT）の急速な拡大に伴い、従来の外部電源に依存する健康モニタリングシステムは、エネルギー供給の制約やバッテリー交換の手間という深刻な課題に直面しています。環境または生理学的ソースからエネルギーを生成する自給型センサーは、これらの問題を解決し、システムの自律的な動作を可能にする持続可能なアプローチを提供します。しかし、複雑な信号処理、意味のある特徴量の抽出、および高精度の健康洞察の提供における技術的障壁はまだ残っています。本レビューでは、人工知能（AI）がヘルスケア分野において自給型センサーとどのように統合され、その能力を飛躍的に向上させているかを体系的に概説し、次世代のインテリジェントな医療監視システムの発展への道筋を示すことを目的としています。
本稿は、圧電性、摩擦電気効果、電磁気学、熱電変換、光発電および生物燃料電池など、多様なエネルギー収集メカニズムを有する自給型センサーの最新動向と応用について詳述しています。特に、先進的な医療用途のための新興圧電生体材料の文脈において、これらの技術がどのように機械的運動や体温変化などの生理学的信号を利用可能な電力に変換するかという設計原理に焦点を当てています。AI手法の適用範囲は、ノイズ低減、データ分析およびマルチシグナル融合といった課題に対処するものとして包括的にレビューされており、材料革新から製造技術、構造最適化に至るまでの広範な枠組みが提示されています。
主要な知見として、ヘルスケア分野におけるAIの統合は、複雑な信号処理能力を大幅に向上させ、特徴抽出と高精度な健康洞察の実現に寄与していることが示されました。AI手法は、ノイズ低減やデータ分析、マルチシグナル融合において重要な役割を果たし、従来のセンサーが抱えていた課題を克服しています。このレビューでは、これらのシステムがどのようにして微弱なエネルギー収集信号から高価値の医療情報を抽出するかという科学的解釈を提供しており、自律的な動作と高度な知能化を実現するメカニズムを解明しています。これにより、複雑な生理学的環境下でも安定したデータ取得が可能となり、従来の限界を超えた性能が発揮されることが確認されています。
これらの開発はヘルスケアの革新に大きな可能性を示していますが、材料の耐久性や製造技術の標準化など、依然として克服すべき課題が存在します。今後の方向性としては、機能性の高い新材料の開発、製造プロセスの高度化、構造設計の最適化に加え、AI技術とのさらなる統合が強調されています。これにより、多機能で高性能かつインテリジェントなヘルスケアセンサーシステムの実現が目指されます。本レビューは、これらの進展が持続可能で精密かつ知的なソリューションを提供し、将来的に医療監視のパラダイムを根本から変革する可能性を強く示唆しており、技術的限界を超えた未来への展望を描いています。
La expansión acelerada del Internet de las cosas (IoT) ha puesto de manifiesto los desafíos críticos que enfrentan los sistemas tradicionales de monitoreo médico, los cuales dependen en gran medida de fuentes de alimentación externas y requieren un reemplazo frecuente de baterías. Los sensores autoalimentados ofrecen una solución sostenible al derivar energía directamente de fuentes ambientales o fisiológicas, permitiendo así el funcionamiento autónomo sin necesidad de conexiones eléctricas continuas. Sin embargo, la capacidad para procesar señales complejas, extraer características significativas y proporcionar información precisa sobre la salud sigue siendo un obstáculo técnico importante en este campo emergente. Esta revisión tiene como objetivo examinar los avances recientes en la integración de la inteligencia artificial (IA) con estos sensores autoalimentados, centrándose específicamente en su potencial para transformar el panorama del diagnóstico y el seguimiento médico continuo.
El análisis cubre una amplia gama de mecanismos de conversión de energía, incluyendo la piezoelectricidad, el efecto triboeléctrico, el electromagnetismo, los efectos termoeléctricos, fotovoltaicos y las celdas de combustible biológicas. El texto detalla cómo estas tecnologías se aplican en el contexto de biomateriales piezoeléctricos emergentes para aplicaciones médicas avanzadas, destacando su papel en la transformación de movimientos mecánicos o variaciones térmicas en señales eléctricas aprovechables. La metodología examina la integración de algoritmos de IA diseñados específicamente para reducir el ruido, analizar grandes volúmenes de datos y fusionar múltiples tipos de señales simultáneamente. Esta síntesis resalta las estrategias de diseño que combinan innovación material, optimización estructural y tecnologías de fabricación avanzadas para crear una plataforma de sensores robusta.
Los resultados principales demuestran que la integración profunda de IA mejora significativamente la capacidad del sistema para procesar señales complejas y extraer características relevantes con alta precisión. Las metodologías de IA se han revelado esenciales para superar los desafíos relacionados con el ruido ambiental, el análisis de datos heterogéneos y la fusión multisensorial, permitiendo así información confiable sobre la salud incluso en condiciones dinámicas. El examen revela que estos sistemas híbridos no solo pueden recolectar energía eficientemente sino también interpretar instantáneamente las señales fisiológicas para ofrecer un diagnóstico temprano. Esta sinergia entre la recolección pasiva de energía y el procesamiento activo inteligente valida una nueva era de sensores médicos autónomos, capaces de funcionar indefinidamente mientras ofrecen un rendimiento superior al de los sistemas convencionales.
Aunque prometedores, estos sistemas enfrentan desafíos persistentes en cuanto a la durabilidad de los materiales a largo plazo y la optimización continua de algoritmos para diversas poblaciones clínicas. Las direcciones futuras subrayan la necesidad de continuar con innovaciones en materiales funcionales, mejorar las tecnologías de fabricación y refinar la integración de IA para alcanzar una multifuncionalidad aumentada e inteligencia superior. Es crucial notar que el paso a sistemas verdaderamente inteligentes requiere aún avances tecnológicos mayores en miniaturización y adaptabilidad contextual. No obstante, estos desarrollos subrayan el potencial revolucionario de los sensores autoalimentados asistidos por IA para ofrecer soluciones médicas sostenibles, precisas e inteligentes, redefiniendo así los estándares futuros del monitoreo de salud autónomo.
مع التوسع السريع في إنترنت الأشياء (IoT)، تواجه أنظمة المراقبة الصحية التقليدية تحديات جسيمة تتعلق بتوفر الطاقة الخارجية والحاجة المتكررة لاستبدال البطاريات. توفر أجهزة الاستشعار ذاتية التغذية نهجًا مستدامًا من خلال استخلاص الطاقة من المصادر البيئية أو الفسيولوجية، مما يمكّن التشغيل المستقل لهذه الأنظمة دون الاعتماد على إمدادات طاقة خارجية. ومع ذلك، لا تزال القدرة على معالجة الإشارات المعقدة واستخراج الميزات الهامة وتقديم رؤى صحية عالية الدقة تمثل تحدياً رئيسياً في هذا المجال الناشئ. يهدف هذا الاستعراض إلى استكشاف أحدث التطورات في دمج الذكاء الاصطناعي (AI) مع أجهزة استشعار ذاتية التغذية، مع التركيز بشكل خاص على إمكاناتها الثورية لتحويل مشهد التشخيص والمراقبة الصحية المستمرة.
يغطي التحليل مجموعة واسعة من آليات تحويل الطاقة، بما في ذلك الكهربية الانضغاطية، وتأثير الكهرباء الاحتكاكية، والكهرومغناطيسية، والتأثيرات الحرارية الكهربائية، والخلايا الشمسية، وخلايا الوقود البيولوجية. يوضح النص بالتفصيل كيف تُطبق هذه التقنيات في سياق المواد الحيوية piezoelectric الناشئة للتطبيقات الطبية المتقدمة، مع تسليط الضوء على دورها في تحويل الحركات الميكانيكية أو التغيرات الحرارية إلى إشارات كهربائية قابلة للاستخدام. تغطي منهجية الدراسة تكامل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصاً لتقليل الضوضاء وتحليل البيانات ودمج الإشارات المتعددة، مما يوفر إطار عمل شاملاً يجمع بين الابتكار في المواد والتصنيع المتقدم لتحقيق أداء مستقر.
تُظهر النتائج الرئيسية أن دمج الذكاء الاصطناعي بشكل عميق يعزز قدرة الأنظمة على معالجة الإشارات المعقدة واستخراج الميزات ذات الصلة بدقة عالية. أثبتت منهجيات الذكاء الاصطناعي دورها الحيوي في التغلب على التحديات المتعلقة بالضوضاء البيئية وتحليل البيانات غير المتجانسة ودمج الإشارات، مما يتيح رؤى صحية موثوقة حتى في الظروف الديناميكية. يكشف الاستعراض أن هذه الأنظمة الهجينة لا يمكنها فقط جمع الطاقة بكفاءة ولكن أيضاً تفسير الفسيولوجيا فورياً لتقديم تشخيص مبكر. تؤكد هذه التناغم بين الجمع السلبي للطاقة والمعالجة الذكية النشطة حقبة جديدة من أجهزة الاستشعار الطبية المستقلة، القادرة على العمل إلى ما لا نهاية مع تقديم أداء يتفوق على الأنظمة التقليدية.
على الرغم من وعودها الكبيرة، تواجه هذه الأنظمة تحديات مستمرة تتعلق بمتانة المواد على المدى الطويل وتحسين الخوارزميات باستمرار لمختلف الفئات السريرية. تركز الاتجاهات المستقبلية على ضرورة مواصلة الابتكار في المواد الوظيفية، وتحسين تقنيات التصنيع، وصقل دمج الذكاء الاصطناعي لتحقيق وظائف متعددة وأداء ذكي متفوق. من المهم ملاحظة أن الانتقال إلى أنظمة ذكية حقاً يتطلب قفزات تقنية كبرى في التناقص والتكيف السياقي. ومع ذلك، تؤكد هذه التطورات الإمكانية الثورية لأجهزة الاستشعار ذاتية التغذية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقديم حلول طبية مستدامة ودقيقة وذكية، مما يعيد تعريف معايير مستقبل المراقبة الصحية المستقلة.