Ilustração de arte conceitual de inteligência artificial de big data

Uma equipe do NIMS e da Universidade de Ciências de Tóquio desenvolveu um novo dispositivo de IA que supera os modelos tradicionais na previsão dos níveis de glicose no sangue diabético, utilizando computação de reservatório de poucas moléculas e vibrações moleculares, anunciando novas possibilidades para tecnologias de IA compactas e energeticamente eficientes.

Progresso no desenvolvimento de dispositivos compactos de IA usando vibrações moleculares e confirmando sua funcionalidade

Uma equipe de pesquisa colaborativa do NIMS e da Universidade de Ciência de Tóquio desenvolveu com sucesso um dispositivo de inteligência artificial (IA) de última geração que executa processamento de informações semelhante ao do cérebro por meio de computação de reservatório de poucas moléculas. Esta inovação utiliza as vibrações moleculares de um número selecionado de moléculas orgânicas. Ao aplicar este dispositivo para a previsão do nível de glicose no sangue em pacientes com diabetes, ele superou significativamente os dispositivos de IA existentes em termos de previsão precisão.

Com a expansão de aprendizado de máquina aplicações em vários setores, há uma demanda crescente por dispositivos de IA que não sejam apenas altamente computacionais, mas também apresentem baixo consumo de energia e miniaturização. A pesquisa mudou para a computação de reservatórios físicos, aproveitando fenômenos físicos apresentados por materiais e dispositivos para processamento de informações neurais. Um desafio que permanece é o tamanho relativamente grande dos materiais e dispositivos existentes.

Avanço na computação de reservatórios

A pesquisa foi pioneira na primeira implementação mundial de computação de reservatórios físicos que opera com base no princípio do espalhamento Raman aprimorado pela superfície, aproveitando as vibrações moleculares de apenas algumas moléculas orgânicas. A informação é inserida por meio de controle de íons, que modula a adsorção de íons de hidrogênio em moléculas orgânicas (p-mercaptobenzóico). ácido, pMBA) aplicando tensão. As mudanças nas vibrações moleculares das moléculas pMBA, que variam com a adsorção de íons hidrogênio, servem a função de memória e transformação não linear da forma de onda para cálculo. Este processo, usando um conjunto esparso de moléculas pMBA, aprendeu aproximadamente 20 horas sobre as alterações no nível de glicose no sangue de um paciente diabético e conseguiu prever flutuações subsequentes durante os próximos 5 minutos com uma redução de erro de cerca de 50% em comparação com a maior precisão alcançada por dispositivos semelhantes até o momento.

A implantação de computação de reservatório de poucas moléculas aproveitando a dispersão Raman aprimorada de superfície para prever os níveis de glicose no sangue

A implantação de computação de reservatório de poucas moléculas aproveitando o espalhamento Raman aprimorado pela superfície para prever os níveis de glicose no sangue. Crédito: Instituto Nacional Takashi Tsuchiya de Ciência de Materiais

O resultado deste estudo indica que uma quantidade mínima de moléculas orgânicas pode efetivamente realizar cálculos comparáveis ​​a um computador. Este avanço tecnológico de conduzir processamento sofisticado de informações com o mínimo de materiais e em espaços minúsculos apresenta benefícios práticos substanciais. Ele abre caminho para a criação de dispositivos terminais de IA de baixo consumo de energia que podem ser integrados a uma variedade de sensores, abrindo caminhos para amplo uso industrial.

Referência: “Computação de reservatórios de poucas e moléculas únicas demonstrada experimentalmente com espalhamento Raman aprimorado pela superfície e controle de íons” por Daiki Nishioka, Yoshitaka Shingaya, Takashi Tsuchiya, Tohru Higuchi e Kazuya Terabe, 28 de fevereiro de 2024, Avanços da Ciência.
DOI: 10.1126/sciadv.adk6438

A iniciativa de pesquisa foi liderada por Daiki Nishioka, atuando como estagiário no Grupo de Dispositivos Iônicos no NIMS, Centro de Pesquisa para Nanoarquitetura de Materiais (MANA), que também é pesquisador da Sociedade Japonesa para a Promoção da Ciência (JSPS) na Universidade de Ciência de Tóquio. , e Takashi Tsuchiya, pesquisador principal, e Kazuya Terabe, líder do grupo, ambos parte do Ionic Devices Group da MANA, NIMS. Este projeto é um segmento dos “Nano Materiais para Novos Dispositivos de Princípios”, supervisionado por Yoshihiro Iwasa, e está focado na “Criação de Iontrônica Ultrarrápida” sob os auspícios do JST PRESTO (JPMJPR23H4).



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