Devrimci Yapay Zeka Cihazı, Az Moleküllü Hesaplamayla İnsan Beynini Taklit Ediyor

NIMS ve Tokyo Bilim Üniversitesi’nden bir ekip, az moleküllü rezervuar hesaplama ve moleküler titreşimlerden yararlanarak diyabetik kan şekeri düzeylerini tahmin etmede geleneksel modelleri aşan, kompakt ve enerji tasarruflu yapay zeka teknolojileri için yeni olanakların habercisi olan yeni bir yapay zeka cihazı geliştirdi.

Moleküler titreşimleri kullanan kompakt yapay zeka cihazlarının geliştirilmesinde ve bunların işlevselliğinin doğrulanmasında ilerleme

NIMS ve Tokyo Bilim Üniversitesi’nden ortak bir araştırma ekibi, az moleküllü rezervuar hesaplama yoluyla beyin benzeri bilgi işlemeyi yürüten son teknoloji ürünü bir yapay zeka (AI) cihazını başarıyla geliştirdi. Bu yenilik, seçilmiş sayıda organik molekülün moleküler titreşimlerinden yararlanıyor. Bu cihazı diyabetli hastalarda kan şekeri seviyesi tahmini için uygulayarak, tahmin açısından mevcut yapay zeka cihazlarından önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.

Genişletilmesiyle makine öğrenme Çeşitli endüstrilerdeki uygulamalar nedeniyle, yalnızca yüksek düzeyde hesaplamaya dayalı değil, aynı zamanda düşük güç tüketimi ve minyatürleştirme özelliğine de sahip olan yapay zeka cihazlarına yönelik artan bir talep var. Araştırmalar, sinirsel bilgi işleme için malzeme ve cihazlar tarafından sunulan fiziksel olaylardan yararlanılarak fiziksel rezervuar hesaplamaya doğru kaymıştır. Geriye kalan zorluklardan biri, mevcut malzeme ve cihazların nispeten büyük boyutlarıdır.

Rezervuar Hesaplamada Atılım

Araştırma, yalnızca birkaç organik molekülün moleküler titreşimlerinden yararlanan, yüzeyle geliştirilmiş Raman saçılımı ilkesiyle çalışan fiziksel rezervuar hesaplamanın dünyadaki ilk uygulamasına öncülük etti. Bilgi, hidrojen iyonlarının organik moleküller (p-merkaptobenzoik) üzerine adsorpsiyonunu modüle eden iyon geçitleme yoluyla girilir. asit, pMBA) voltaj uygulayarak.

Hidrojen iyonu adsorpsiyonuna göre değişen pMBA moleküllerinin moleküler titreşimlerindeki değişiklikler, hesaplama için hafıza ve doğrusal olmayan dalga biçimi dönüşümü işlevine hizmet eder. pMBA moleküllerinin seyrek bir birleşimini kullanan bu işlem, diyabetik bir hastanın kan şekeri düzeyindeki değişiklikleri yaklaşık 20 saatte öğrenmiş ve sonraki 5 dakika içindeki sonraki dalgalanmaları, elde edilen en yüksek doğrulukla karşılaştırıldığında yaklaşık %50’lik bir hata azalmasıyla tahmin etmeyi başarmıştır.

Kan şekeri seviyelerini tahmin etmek için yüzeyle geliştirilmiş Raman saçılımından yararlanan birkaç moleküllü rezervuar hesaplamanın konuşlandırılması. 

Bu çalışmanın sonucu, minimum miktardaki organik moleküllerin, bilgisayarla karşılaştırılabilecek hesaplamaları etkili bir şekilde gerçekleştirebileceğini göstermektedir. Minimal malzemeyle ve küçük alanlarda karmaşık bilgi işlemeyi gerçekleştirmeye yönelik bu teknolojik atılım, önemli pratik faydalar sunuyor. Çeşitli sensörlerle entegre edilebilen düşük güçlü yapay zeka terminal cihazlarının yaratılmasının önünü açarak geniş endüstriyel kullanımın yollarını açıyor.

Referans: Daiki Nishioka, Yoshitaka Shingaya, Takashi Tsuchiya, Tohru Higuchi ve Kazuya Terabe tarafından yazılan “Yüzey geliştirilmiş Raman saçılımı ve iyon geçitleme ile deneysel olarak gösterilen az ve tek moleküllü rezervuar hesaplama”, 28 Şubat 2024, Bilim Gelişmeleri.

Araştırma girişiminin öncülüğünü, NIMS, Malzeme Nanoarkitektonik Araştırma Merkezi’nde (MANA) İyonik Cihazlar Grubunda Stajyer olarak görev yapan ve aynı zamanda Tokyo Bilim Üniversitesi’nde Japonya Bilimi Teşvik Derneği (JSPS) Araştırma Görevlisi olan Daiki Nishioka üstlendi. Baş Araştırmacı Takashi Tsuchiya ve Grup Lideri Kazuya Terabe, her ikisi de MANA, NIMS’deki İyonik Cihazlar Grubunun bir parçasıdır. Bu proje, Yoshihiro Iwasa tarafından denetlenen “Yeni Temel Cihazlar için Nano Malzemeler”in bir bölümüdür ve JST PRESTO (JPMJPR23H4) himayesinde “Ultra Hızlı İyontroniklerin Yaratılmasına” odaklanmıştır.