利用小分子储层计算实现高精度血糖水平预测

　　

 NIMS和东京理科大学的合作研究团队成功开发了一种尖端的人工智能(AI)设备，该设备通过少分子储层计算执行类似大脑的信息处理。这项创新利用了选定数量的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，在预测精度上明显优于现有的人工智能设备。

随着机器学习应用在各个行业的扩展，对人工智能设备的需求不断增加，这些设备不仅具有高计算能力，而且具有低功耗和小型化的特点。研究已转向物理储层计算，利用材料和设备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设备的相对较大的尺寸。

我们的研究率先实现了世界上第一个基于表面增强拉曼散射原理的物理储层计算，仅利用少数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(对巯基苯甲酸，pMBA)上的吸附。pMBA分子的分子振动随氢离子吸附的变化而变化，具有记忆和非线性波形变换的功能，便于计算。该过程使用pMBA分子的稀疏组装，已经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分钟内的后续波动，与迄今为止同类设备实现的最高精度相比，误差减少了约50%。

这项研究的结果表明，最少量的有机分子可以有效地进行与计算机相当的计算。这一技术突破用最小的材料和微小的空间进行复杂的信息处理，呈现出巨大的实际效益。它为创建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。

. 该研究计划由Daiki Nishioka领导，他是NIMS材料纳米结构研究中心(MANA)离子器件组的实习生，也是东京科学大学日本科学促进协会(JSPS)研究员，以及Takashi Tsuchiya，首席研究员和Kazuya Terabe，组长，都是NIMS MANA离子器件组的一部分。该项目是“用于新原理器件的纳米材料”的一部分，由Yoshihiro Iwasa监督，重点是在JST PRESTO (JPMJPR23H4)的主持下“超快电子的创造”。