1. NIMS 和东京理科大学的合作研究团队成功开发出一种尖端人工智能 (AI) 设备，该设备通过少分子储存器计算执行类似大脑的信息处理。这项创新利用了一定数量的有机分子的分子振动。通过将该设备应用于糖尿病患者的血糖水平预测，其预测准确性明显优于现有的 AI 设备。
2. 随着机器学习在各行各业的应用不断扩大，对人工智能设备的需求也越来越大，这些设备不仅要具有高计算能力，还要具有低功耗和小型化的特点。研究已经转向物理储存器计算，利用材料和器件呈现的物理现象进行神经信息处理。仍然存在的一个挑战是现有材料和器件的尺寸相对较大。
3. 我们的研究开创了世界上第一个物理储层计算的实现，该计算基于表面增强拉曼散射原理，仅利用少数有机分子的分子振动。信息通过离子门控输入，离子门控通过施加电压来调节氢离子在有机分子(对巯基苯甲酸，pMBA)上的吸附。pMBA 分子的分子振动随氢离子吸附而变化，起到记忆和非线性波形变换的作用，可用于计算。该过程使用稀疏的 pMBA 分子组装，已了解了糖尿病患者大约 20 小时的血糖水平变化，并成功预测了接下来 5 分钟的波动，与迄今为止同类设备实现的最高准确度相比，误差降低了约 50%。
4. 本研究成果表明，极少量的有机分子即可有效执行堪比计算机的计算，这一以最少材料、在极小空间内进行复杂信息处理的技术突破具有巨大的实用价值，为打造可与各种传感器集成的低功耗人工智能终端设备铺平了道路，为广泛的工业应用开辟了道路。
5. 这项研究计划由 Daiki Nishioka 牵头，Daiki Nishioka 是 NIMS 材料纳米结构研究中心 (MANA) 离子设备组的实习生，他也是东京理科大学的日本学术振兴会 (JSPS) 研究员，以及首席研究员 Takashi Tsuchiya 和组长 Kazuya Terabe，他们都是 NIMS MANA 离子设备组的成员。该项目是 Yoshihiro Iwasa 监督的“新原理设备纳米材料”的一部分，重点是在 JST PRESTO (JPMJPR23H4) 的赞助下“创造超快离子电子学”。
6.该项研究成果于2024年2月29日日本时间凌晨4点在《科学进展》杂志上在线发表。
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