Une équipe du NIMS et de l'Université des sciences de Tokyo a développé un nouveau dispositif d'IA qui surpasse les modèles traditionnels pour prédire les niveaux de glycémie diabétique en utilisant le calcul de réservoirs de quelques molécules et les vibrations moléculaires, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités pour les technologies d'IA compactes et économes en énergie.
Progrès dans le développement de dispositifs d’IA compacts utilisant les vibrations moléculaires et confirmation de leur fonctionnalité
Une équipe de recherche collaborative du NIMS et de l'Université des sciences de Tokyo a développé avec succès un dispositif d'intelligence artificielle (IA) de pointe qui exécute un traitement de l'information de type cérébral grâce à un calcul de réservoir de quelques molécules. Cette innovation utilise les vibrations moléculaires d'un nombre sélectionné de molécules organiques. En appliquant cet appareil à la prédiction de la glycémie chez les patients diabétiques, il a largement surpassé les appareils d'IA existants en termes de prédiction. précision.
Avec l'expansion de apprentissage automatique applications dans diverses industries, il existe une demande croissante de dispositifs d'IA qui sont non seulement hautement informatiques, mais également dotés d'une faible consommation d'énergie et d'une miniaturisation. La recherche s'est orientée vers l'informatique à réservoir physique, exploitant les phénomènes physiques présentés par les matériaux et les dispositifs pour le traitement de l'information neuronale. Un défi qui demeure est la taille relativement importante des matériaux et dispositifs existants.
Percée dans le calcul de réservoir
La recherche a été à l'origine de la première mise en œuvre au monde d'un calcul de réservoir physique fonctionnant sur le principe de la diffusion Raman améliorée en surface, exploitant les vibrations moléculaires de quelques molécules organiques seulement. Les informations sont entrées via le déclenchement d'ions, qui module l'adsorption des ions hydrogène sur des molécules organiques (p-mercaptobenzoïque acide, pMBA) en appliquant une tension. Les changements dans les vibrations moléculaires des molécules pMBA, qui varient avec l'adsorption des ions hydrogène, remplissent la fonction de mémoire et de transformation de forme d'onde non linéaire pour le calcul. Ce processus, utilisant un assemblage clairsemé de molécules de pMBA, a permis d'apprendre environ 20 heures sur les changements de glycémie d'un patient diabétique et de prédire les fluctuations ultérieures au cours des 5 prochaines minutes avec une réduction d'erreur d'environ 50 % par rapport à la plus grande précision obtenue par appareils similaires à ce jour.
Le déploiement de calculs à réservoir de quelques molécules exploitant la diffusion Raman améliorée en surface pour prédire les niveaux de glycémie. Crédit : Institut national Takashi Tsuchiya pour la science des matériaux
Les résultats de cette étude indiquent qu’une quantité minimale de molécules organiques peut effectuer efficacement des calculs comparables à ceux d’un ordinateur. Cette avancée technologique consistant à effectuer un traitement sophistiqué de l’information avec un minimum de matériaux et dans des espaces minuscules présente des avantages pratiques substantiels. Il ouvre la voie à la création de terminaux d’IA à faible consommation pouvant être intégrés à une variété de capteurs, ouvrant ainsi la voie à une large utilisation industrielle.
L'initiative de recherche a été dirigée par Daiki Nishioka, stagiaire au sein du groupe des dispositifs ioniques du NIMS, Centre de recherche sur la nanoarchitectonique des matériaux (MANA), qui est également chercheur auprès de la Société japonaise pour la promotion de la science (JSPS) à l'Université des sciences de Tokyo. , et Takashi Tsuchiya, chercheur principal, et Kazuya Terabe, chef de groupe, tous deux faisant partie du groupe Ionic Devices chez MANA, NIMS. Ce projet fait partie du projet « Nano Materials for New Princip Devices », supervisé par Yoshihiro Iwasa, et se concentre sur la « Création d'iontroniques ultrarapides » sous les auspices de JST PRESTO (JPMJPR23H4).
