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(noticias nanowerk) Un equipo de investigación conjunto del NIMS y la Universidad de Ciencias de Tokio ha desarrollado con éxito un dispositivo de inteligencia artificial (IA) de vanguardia que realiza un procesamiento de información similar al del cerebro a través de computación de reservorios de pocas moléculas.
Esta innovación aprovecha las vibraciones moleculares de un número selecto de moléculas orgánicas. Al utilizar este dispositivo para predecir los niveles de azúcar en sangre en pacientes con diabetes, ha superado significativamente a los dispositivos de inteligencia artificial existentes en términos de precisión de predicción.
Los resultados fueron publicados en Avances científicos (“La computación de reservorios de una sola y pocas moléculas se demostró experimentalmente con dispersión Raman mejorada en superficie y activación de iones”).
![El uso de computación de reservorios de pocas moléculas mediante dispersión Raman mejorada en superficie para predecir los niveles de glucosa en sangre](https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news3/id65109_1.jpg)
Con la expansión de las aplicaciones de aprendizaje automático en diversas industrias, está aumentando la demanda de dispositivos de IA que no solo sean altamente intensivos en términos de computación, sino que también presenten un bajo consumo de energía y miniaturización. La investigación se ha desplazado hacia la computación de reservorios físicos, explotando los fenómenos físicos proporcionados por materiales y dispositivos para procesar información neuronal. El tamaño relativamente grande de los materiales y dispositivos disponibles sigue siendo un desafío.
La investigación fue pionera en la primera implementación en el mundo de la computación de reservorios físicos, que se basa en el principio de dispersión Raman mejorada en la superficie y aprovecha las vibraciones moleculares de unas pocas moléculas orgánicas.
La información se ingresa a través de ion gating, que modula la adsorción de iones de hidrógeno en moléculas orgánicas (ácido p-mercaptobenzoico, pMBA) aplicando voltaje. Los cambios en las vibraciones moleculares de las moléculas de pMBA, que varían con la adsorción de iones de hidrógeno, sirven como memoria y transformación de formas de onda no lineales para el cálculo.
Este proceso, utilizando una escasa colección de moléculas de pMBA, aprendió alrededor de 20 horas de cambios en el nivel de azúcar en sangre de un diabético y logró predecir fluctuaciones posteriores durante los siguientes 5 minutos con una reducción de error de aproximadamente el 50% en comparación con la mayor precisión alcanzada por dispositivos similares.
El resultado de este estudio muestra que una cantidad mínima de moléculas orgánicas puede realizar cálculos comparables a los de una computadora. Este avance tecnológico para llevar a cabo un procesamiento sofisticado de la información con un mínimo gasto de material y en el mínimo espacio ofrece importantes ventajas prácticas. Allana el camino para el desarrollo de dispositivos finales de IA de bajo consumo que pueden integrarse con una variedad de sensores, abriendo oportunidades para un uso industrial generalizado.
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