Ученые рассчитывают уровня глюкозы в крови с помощью резервуарных вычислений с несколькими молекулами

Новости сегодня - Ученые рассчитывают уровня глюкозы в крови с помощью резервуарных вычислений с несколькими молекулами

Совместная исследовательская группа из NIMS и Токийского научного университета успешно разработала устройство искусственного интеллекта (ИИ), которое выполняет обработку информации, подобную мозгу, посредством резервуарных вычислений с несколькими молекулами. Это нововведение использует молекулярные вибрации избранного числа органических молекул.

Применив это устройство для прогнозирования уровня глюкозы в крови у пациентов с диабетом, оно значительно превзошло существующие устройства искусственного интеллекта с точки зрения точности прогнозирования.

Работа опубликована в журнале Science Advances.

С расширением приложений машинного обучения в различных отраслях растет спрос на устройства искусственного интеллекта, которые не только обладают высокими вычислительными возможностями, но также отличаются низким энергопотреблением и миниатюризацией.

Исследования сместились в сторону вычислений на физических резервуарах, используя физические явления , представленные материалами и устройствами, для нейронной обработки информации. Одной из проблем, которая остается, является относительно большой размер существующих материалов и устройств.

Исследования команды стали пионерами в мире, где реализованы физические резервуарные вычисления, которые работают на принципе поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния света, используя молекулярные вибрации всего лишь нескольких органических молекул . Информация вводится через ионный вентиль, который модулирует адсорбцию ионов водорода на органических молекулах (п-меркаптобензойной кислоты, pMBA) путем приложения напряжения.

Изменения молекулярных колебаний молекул pMBA, которые изменяются в зависимости от адсорбции ионов водорода, выполняют функцию памяти и нелинейного преобразования формы волны для вычислений.

Этот процесс, использующий разреженную сборку молекул pMBA, позволил примерно за 20 часов изучить изменения уровня глюкозы в крови пациента с диабетом и сумел предсказать последующие колебания в течение следующих пяти минут с уменьшением ошибки примерно на 50% по сравнению с высочайшей точностью, достигнутой с помощью метода pMBA. аналогичные устройства на сегодняшний день.

Это исследование показывает, что минимальное количество органических молекул может эффективно выполнять вычисления, сравнимые с компьютером. Этот технологический прорыв в проведении сложной обработки информации с использованием минимального количества материалов и в крошечных пространствах дает существенные практические преимущества. Это открывает путь к созданию маломощных оконечных устройств искусственного интеллекта, которые можно интегрировать с различными датчиками, открывая возможности для широкого промышленного использования.

Новости партнеров: