高精度血糖水平预测：少分子储存计算实现

科技

 0  118

积分：13

日本国立材料研究所（NIMS）和东京理科大学的联合研究团队成功开发了一种尖端人工智能（AI）设备，通过少量分子储存计算执行类似大脑的信息处理。这一创新利用了有机分子的分子振动。将该设备应用于糖尿病患者的血糖水平预测，其在预测准确性方面明显优于现有的AI设备。

随着机器学习应用在各个行业的扩大，对不仅高度计算能力而且具有低功耗和小型化特性的AI设备的需求不断增加。研究已经转向物理储存计算，利用材料和设备呈现的物理现象进行神经信息处理。一个仍然存在的挑战是现有材料和设备的相对较大尺寸。

我们的研究开创了世界上首个基于表面增强拉曼散射原理运行的物理储存计算实现，利用了仅有几个有机分子的分子振动。信息通过离子门控输入，通过施加电压调节氢离子在有机分子（对硫巴比妥酸，pMBA）上的吸附。pMBA分子振动的变化，随着氢离子吸附而变化，起到了记忆和非线性波形转换的计算功能。这一过程利用了稀疏的pMBA分子组装，学习了约20小时的糖尿病患者血糖水平变化，并成功预测了接下来5分钟的波动，其误差降低了约50%，相比迄今为止类似设备取得的最高准确度。

这项研究成果表明，极少量的有机分子可以有效地执行与计算机媲美的计算。这一技术突破利用极少的材料在微小空间中进行复杂信息处理，具有实质性的实际益处。它为创造可与各种传感器集成的低功耗AI终端设备铺平了道路，为广泛的工业应用打开了大门。

0 收藏分享举报