這是Onscale首席執行官Ian Campbell的來賓帖子。
如果您的指紋不僅能夠解鎖智能手機，還可以解鎖前門，汽車等，該怎麼辦？您不僅永遠不會再忘記鑰匙，而且您與物聯網中事物互動的方式將完全改變。指紋傳感器技術的最新進步將使這些功能等等。
超聲指紋傳感器技術基於壓電微機械超聲傳感器（PMUTS）將在未來幾年內飛躍，並可能在今年晚些時候在三星Galaxy S10及其傳聞中及其傳聞中帶有不同的超聲播放超聲指紋傳感器的設備中出現。展現的，超聲指紋傳感器將成為數十億美元指紋感應市場的主要生物識別傳感模式，這是由於技術的準確性，能夠通過固體對象感知到邊緣到邊緣智能手機顯示器，諸如濕式表面上的濕手指的能力，以及“濕言證明”的能力以及“傻瓜”感知3D Transdermal transdermal transdermal transdermal transdermal Fingermal Image。由於這些原因，超聲指紋傳感器將在智能手機，筆記本電腦，可穿戴設備，汽車和許多其他物聯網設備等應用中取代較舊的指紋傳感技術。
但是，這種承諾的生物識別技術的未來只有在工程師能夠完善技術並為大眾市場做好準備時，才能迅速實現。依靠物理原型的工程新技術的傳統方法根本不會用於超聲指紋傳感器。例如，在智能手機應用程序中，工程師不僅必須原型指紋傳感器本身原型，而且還必須使用安裝指紋傳感器的數千台智能手機原型。只有這樣，他們才能收集足夠的數據來訓練非常複雜的AI算法以識別指紋。這種“通過原型學習”方法是昂貴，耗時且極為風險的。市場上最佳的營銷領導智能手機公司和市場領先的指紋傳感器公司的工程師無法將超聲波指紋傳感器帶入具有邊緣到邊緣顯示屏的當前一代。如果沒有新的雲CAE工程方法，它們也將無法將超聲指紋傳感器帶入下一代。
新技術的革命需要工程上的革命。以智能手機行業等行業所需的有競爭力的速度生產超聲指紋傳感器解決方案的解決方案是按需可擴展的雲計算機輔助工程（CAE）。 With Cloud CAE, engineers can rapidly optimize ultrasonic fingerprint sensor designs in full 3D, test the designs virtually in 3D smartphone touch-display stackups, simulate thousands of permutations of sensor and system mechanical tolerances, simulate external effects like temperature changes and warping of materials, and quickly collect AI algorithm data from thousands of virtual prototypes without ever building a physical prototype.借助Cloud CAE，工程師將能夠快速引入新的生物識別傳感器，例如超聲指紋傳感器，在我們只能夢想到今天的許多應用中。
生物識別武器競賽最終將由那些設計師和製造商與最佳，最快的模擬和虛擬原型製作技術與創新思想相結合。採用雲CAE的公司將在其領域占主導地位。
關於作者
伊恩·坎貝爾是由風險投資支持的矽谷首席執行官，也是MEMS和半導體技術的專家。
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