Technological progress in integrated, low-power, CMOS communication devices and sensors makes a rich design space of networked sensors viable. They can be deeply embedded in the physical world and spread throughout our environment like smart dust. The missing elements are an overall system architecture and a methodology for systematic advance. To this end, we identify key requirements, develop a small device that is representative of the class, design a tiny event-driven operating system, and show that it provides support for efficient modularity and concurrency-intensive operation. Our operating system fits in 178 bytes of memory, propagates events in the time it takes to copy 1.25 bytes of memory, context switches in the time it takes to copy 6 bytes of memory and supports two level scheduling. The analysis lays a groundwork for future architectural advances.

Article Next century challenges: mobile networking for “Smart Dust” Share on Authors: J. M. Kahn Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, BerkeleyView Profile , R. H. Katz Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, BerkeleyView Profile , K. S. J. Pister Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, BerkeleyView Profile Authors Info & Claims MobiCom '99: Proceedings of the 5th annual ACM/IEEE international conference on Mobile computing and networkingAugust 1999 Pages 271–278https://doi.org/10.1145/313451.313558Online:01 August 1999Publication History 972citation5,666DownloadsMetricsTotal Citations972Total Downloads5,666Last 12 Months122Last 6 weeks18 Get Citation AlertsNew Citation Alert added!This alert has been successfully added and will be sent to:You will be notified whenever a record that you have chosen has been cited.To manage your alert preferences, click on the button below.Manage my AlertsNew Citation Alert!Please log in to your account Save to BinderSave to BinderCreate a New BinderNameCancelCreateExport CitationPublisher SiteGet Access

A method for estimating unknown node positions in a sensor network based exclusively on connectivity-induced constraints is described. Known peer-to-peer communication in the network is modeled as a set of geometric constraints on the node positions. The global solution of a feasibility problem for these constraints yields estimates for the unknown positions of the nodes in the network. Providing that the constraints are tight enough, simulation illustrates that this estimate becomes close to the actual node positions. Additionally, a method for placing rectangular bounds around the possible positions for all unknown nodes in the network is given. The area of the bounding rectangles decreases as additional or tighter constraints are included in the problem. Specific models are suggested and simulated for isotropic and directional communication, representative of broadcast-based and optical transmission respectively, though the methods presented are not limited to these simple cases.

This article addresses the challenges and opportunities of instrumenting the physical world with pervasive networks of sensor-rich, embedded computation. The authors present a taxonomy of emerging systems and outline the enabling technological developments.

This paper focuses on the treatment of volume constraints which in the context of elasto-plasticity typically arise as a result of assuming volume-preserving plastic flow. Projection methods based on the modification of the discrete gradient operator B, often proposed on an ad-hoc basis, are systematically obtained in the variational context furnished by a three-field Hu-Washizu principle. The fully nonlinear formulation proposed here is based on a local multiplicative split of the deformation gradient into volume-preserving and dilatational parts, without relying on rate forms of the weak form of momentum balance. This approach fits naturally in a formulation of plasticity based on the multiplicative decomposition of the deformation gradient, and enables one to exactly enforce the condition of volume-preserving plastic flow. Within the framework proposed in this paper, rate forms and incrementally objective algorithms are entirely bypassed.

The Smart Dust project is probing microfabrication technology's limitations to determine whether an autonomous sensing, computing, and communication system can be packed into a cubic millimeter mote (a small particle or speck) to form the basis of integrated, massively distributed sensor networks. Although we've chosen a somewhat arbitrary size for our sensor systems, exploring microfabrication technology's limitations is our fundamental goal. Because of its discrete size, substantial functionality, connectivity, and anticipated low cost, Smart Dust will facilitate innovative methods of interacting with the environment, providing more information from more places less intrusively.

It is explicitly shown that if the (spatial) elasticity tensor of an elastic material is taken as isotropic for all possible configurations, then its coefficients cannot be constants; they must depend nontrivially on the Jacobian determinant of the deformation gradient. Moreover, the assumption typically made for computational purposes that its coefficients remain constant for all possible configurations is incompatible with elasticity. It is further shown that an assumption widely used in the computational literature in the context of finite deformation plasticity, namely, relating an objective stress rate to the rate of deformation tensor through a fourth-rank constant isotropic tensor, is also incompatible with elasticity, thus furnishing an example of an hypoelastic material which is not elastic.

Objective: Microwire and Utah-style neural recording arrays are the predominant devices used for cortical neural recording, but the implanted electrodes cause a significant adverse biological response and suffer from well-studied performance degradation. Recent work has demonstrated that carbon fiber electrodes do not elicit this same adverse response, but these existing designs are not practically scalable to hundreds or thousands of recording sites. We present technology that overcomes these issues while additionally providing fine electrode pitch for spatial oversampling. Approach: We present a 32-channel carbon fiber monofilament-based intracortical neural recording array fabricated through a combination of bulk silicon microfabrication processing and microassembly. This device represents the first truly two-dimensional carbon fiber neural recording array. The density, channel count, and size scale of this array are enabled by an out-of-plane microassembly technique in which individual fibers are inserted through metallized and isotropically conductive adhesive-filled holes in an oxide-passivated microfabricated silicon substrate. Main results: Five-micron diameter fibers are spaced at a pitch of 38 microns, four times denser than state of the art one-dimensional arrays. The fine diameter of the carbon fibers affords both minimal cross-section and nearly three orders of magnitude greater lateral compliance than standard tungsten microwires. Typical 1 kHz impedances are on the order of hundreds of kiloohms, and successful in vivo recording is demonstrated in the motor cortex of a rat. 22 total units are recorded on 20 channels, with unit SNR ranging from 0.85 to 4.2. Significance: This is the highest density microwire-style electrode array to date, and this fabrication technique is scalable to a larger number of electrodes and allows for the potential future integration of microelectronics. Large-scale carbon fiber neural recording arrays are a promising technology for reducing the inflammatory response and increasing the information density, particularly in neural recording applications where microwire arrays are already used.

Abstract Microwire and microelectrode arrays used for cortical neural recording typically consist of tens to hundreds of recording sites, but often only a fraction of these sites are in close enough proximity to firing neurons to record single-unit activity. Recent work has demonstrated precise, depth-controllable mechanisms for the insertion of single neural recording electrodes, but these methods are mostly only capable of inserting electrodes which elicit adverse biological response. We present an electrostatic-based actuator capable of inserting individual carbon fiber microelectrodes which elicit minimal to no adverse biological response. The device is shown to insert a carbon fiber recording electrode into an agar brain phantom and can record an artificial neural signal in saline. This technique provides a platform generalizable to many microwire-style recording electrodes.