柔性芯片可用于制造成本较低、轻薄、可弯曲、穿戴舒适的设备。虽然这些特性使它比传统电子器件更适于某些应用，但到目前为止，并不是所有这类的柔性芯片都能获得最初预想的性能。

最近，Arm 和 PragmatIC 的研究人员用低成本的柔性芯片制造了一个机器学习 (ML)处理引擎，该引擎可用于构建各种有高级数据处理能力的智能设备。他们发表在《Nature Electronics》杂志上的论文里，里面详细地演示了这一引擎在气味识别上的应用。

Arm 研究院和 PragmatIC 公司有着密切的研发合作，而后者拥有基于金属氧化物薄膜晶体管（TFTs）的低成本柔性 IC 制造技术。这项技术对于在低成本柔性基板上制造处理引擎有着巨大的潜力，它能使数十亿件物品变得‘更智能’，而成本只要几美分，而不是几美元。

Ozer 和同事们开发的 ML 处理引擎可直接连接到传感器上，这些传感器可以检测与气味相关的化学信息，因此被称为 “电子鼻”（e-noes）。接着，引擎会分析这些信息，并试图确定传感器捕捉到了什么气味。

在最近的项目中，Arm 和 PragmatIC 的团队与曼彻斯特大学的研究人员进行了密切的合作，他们专门开发基于低成本塑料基板的柔性电子鼻传感器。而这其中，新的硬连接的 ML 引擎就是该合作的结果之一。

ML 本征柔性加工引擎（NFPEs）可以在聚酰亚胺基片上制造，用于各种应用。来源：Ozer 等人。

我们的引擎实现了一种名为‘单变量贝叶斯特征投票分类器’的 ML 算法。训练完成后 ML 的参数是固定的，也就是说，在设备的生命周期中 ML 参数不会发生改变，所以处理引擎都是硬连接的。它由大约 1000 个栅极组成，这是一种非常节约资源的设计。

虽然引擎的 ML 参数固定不能被编程，看上去有些不利，但现在这些引擎的目标市场是快速消费品 (FMCGs)，这类产品本来就很少需要重新编程。事实上，生产 FMCG 的公司的首要任务是确保产品能快速、大批量、低成本地生产，因为它们很快就会被消费掉。

集成到塑料包装的材料中，以此来处理包装食品的气味。包装食品往往很快就过期了，而消费者购买食品后，包装和其中的柔性电子元件就会被扔掉。因此，ML 引擎的生命周期也很短，不需要重新编程。

早在 2004 年，通用或可编程处理器就在柔性基板上制造出来了。这些柔性处理器采用低温多晶硅（LTPS）TFT 技术开发，制造成本较高。因此，这项技术不适合实现超低成本的电子产品。IMEC 于 2014 年在柔性基板上使用金属氧化物 TFT 开发了算术逻辑单元，但这是一个算力有限的概念验证原型。

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