O echipă de cercetători de la NIMS și Universitatea de Știință din Tokyo a dezvoltat un dispozitiv AI de ultimă generație care execută procesarea informațiilor asemănătoare creierului uman prin calculul de tip rezervor bazat pe câteva molecule. Această inovație utilizează vibrațiile moleculare ale unui număr select de molecule organice și a depășit semnificativ performanța dispozitivelor AI existente în ceea ce privește acuratețea predicției nivelului de glucoză în sânge la pacienții cu diabet.
Progresul în Dispozitivele AI Compacte
Provocări și Nevoi
Cu expansiunea aplicațiilor de învățare automată în diverse industrii, există o cerere crescândă pentru dispozitive AI care nu doar să fie foarte computaționale, dar și să consume puțină energie și să fie miniaturizate. Cercetările s-au orientat către calculul de tip rezervor fizic, utilizând fenomenele fizice ale materialelor și dispozitivelor pentru procesarea informațiilor neuronale. O provocare majoră a fost dimensiunea relativ mare a materialelor și dispozitivelor existente.
Descoperirea în Calculul de Tip Rezervor
Cercetătorii au realizat prima implementare din lume a calculului de tip rezervor fizic care operează pe principiul dispersiei Raman amplificate de suprafață, folosind vibrațiile moleculare ale câtorva molecule organice. Informațiile sunt introduse prin ionizare, care modulează adsorbția ionilor de hidrogen pe moleculele organice (acid p-mercaptobenzoic, pMBA) prin aplicarea unei tensiuni. Schimbările în vibrațiile moleculare ale moleculelor pMBA, care variază cu adsorbția ionilor de hidrogen, servesc funcția de memorie și transformare a formei de undă neliniare pentru calcul.
Performanțe Remarcabile
Prin utilizarea unei asamblări sparse de molecule pMBA, dispozitivul a învățat aproximativ 20 de ore de schimbări ale nivelului de glucoză în sânge la un pacient diabetic și a reușit să prezică fluctuațiile ulterioare pentru următoarele 5 minute, cu o reducere a erorii de aproximativ 50% comparativ cu cea mai mare acuratețe realizată de dispozitive similare până în prezent.
Beneficii și Aplicabilitate
Rezultatul acestui studiu indică faptul că o cantitate minimă de molecule organice poate efectua calcule comparabile cu cele ale unui computer. Această descoperire tehnologică de a efectua procesări sofisticate de informații cu materiale minime și în spații mici prezintă beneficii practice substanțiale. Deschide calea pentru crearea de dispozitive AI cu consum redus de energie care pot fi integrate cu o varietate de senzori, oferind oportunități pentru utilizarea pe scară largă în industrie.
Echipa de cercetare a fost condusă de Daiki Nishioka, Trainee în Grupul de Dispozitive Ionice la NIMS și Fellow JSPS la Universitatea de Știință din Tokyo, și de Takashi Tsuchiya, Cercetător Principal, și Kazuya Terabe, Lider de Grup, ambii parte din Grupul de Dispozitive Ionice la MANA, NIMS. Acest proiect face parte din „Materiale Nano pentru Dispozitive cu Principii Noi,” supravegheat de Yoshihiro Iwasa, și este axat pe „Crearea de Iontronică Ultrarapidă” sub auspiciile JST PRESTO.
Referință: “Few- and single-molecule reservoir computing experimentally demonstrated with surface-enhanced Raman scattering and ion gating” de Daiki Nishioka, Yoshitaka Shingaya, Takashi Tsuchiya, Tohru Higuchi și Kazuya Terabe, 28 februarie 2024, Science Advances. DOI: 10.1126/sciadv.adk6438
