1. NIMS 和東京理科大學的合作研究團隊成功開發出一種尖端人工智能 (AI) 設備，該設備通過少分子儲存器計算執行類似大腦的信息處理。這項創新利用了一定數量的有機分子的分子振動。通過將該設備應用于糖尿病患者的血糖水平預測，其預測準確性明顯優于現有的 AI 設備。

2. 隨著機器學習在各行各業的應用不斷擴大，對人工智能設備的需求也越來越大，這些設備不僅要具有高計算能力，還要具有低功耗和小型化的特點。研究已經轉向物理儲存器計算，利用材料和器件呈現的物理現象進行神經信息處理。仍然存在的一個挑戰是現有材料和器件的尺寸相對較大。

3. 我們的研究開創了世界上第一個物理儲層計算的實現，該計算基于表面增強拉曼散射原理，僅利用少數有機分子的分子振動。信息通過離子門控輸入，離子門控通過施加電壓來調節氫離子在有機分子(對巰基苯甲酸，pMBA)上的吸附。pMBA 分子的分子振動隨氫離子吸附而變化，起到記憶和非線性波形變換的作用，可用于計算。該過程使用稀疏的 pMBA 分子組裝，已了解了糖尿病患者大約 20 小時的血糖水平變化，并成功預測了接下來 5 分鐘的波動，與迄今為止同類設備實現的最高準確度相比，誤差降低了約 50%。

4. 本研究成果表明，極少量的有機分子即可有效執行堪比計算機的計算，這一以最少材料、在極小空間內進行復雜信息處理的技術突破具有巨大的實用價值，為打造可與各種傳感器集成的低功耗人工智能終端設備鋪平了道路，為廣泛的工業應用開辟了道路。

5. 這項研究計劃由 Daiki Nishioka 牽頭，Daiki Nishioka 是 NIMS 材料納米結構研究中心 (MANA) 離子設備組的實習生，他也是東京理科大學的日本學術振興會 (JSPS) 研究員，以及首席研究員 Takashi Tsuchiya 和組長 Kazuya Terabe，他們都是 NIMS MANA 離子設備組的成員。該項目是 Yoshihiro Iwasa 監督的“新原理設備納米材料”的一部分，重點是在 JST PRESTO (JPMJPR23H4) 的贊助下“創造超快離子電子學”。

6.該項研究成果于2024年2月29日日本時間凌晨4點在《科學進展》雜志上在線發表。