人工智能（AI）在心脏病发作、自然灾害、管道故障等紧急事件的预测方面越来越有用。这需要能够快速处理数据的最先进技术。在这方面，油藏计算是一个很有前途的选择，它专为低功耗的时间序列数据处理而设计。它可以在各种框架中实现，其中物理储层计算（PRC）最为流行。具有光电人工突触（允许神经细胞向另一个细胞传递电信号或化学信号的连接结构）的PRC模拟人类突触元素，有望具有类似于人类视觉系统的无与伦比的识别和实时处理能力。

然而，基于现有自供电光电突触装置的PRC不能处理跨多个时间尺度的时间序列数据，这些数据存在于监测基础设施、自然环境和健康状况的信号中。

在最近的一项突破中，来自东京理科大学（TUS）高级工程研究生院应用电子系的一组研究人员，由副教授Takashi Ikuno领导，包括Hiroaki Komatsu先生和Norika Hosoda女士，成功地制造了一种基于自供电染料敏化太阳能电池的光电聚合物人体突触，其时间常数可以通过输入光强度来控制。他们的研究于2024年10月28日在线发表在《ACS应用材料与界面》杂志上。

Ikuno博士解释了他们研究背后的动机：“为了处理具有各种时间尺度的时间序列输入光学数据，必须根据所需的时间尺度制造设备。受眼睛后像现象的启发，我们提出了一种新型光电人体突触装置，可以作为省电边缘人工智能光学传感器的计算框架。”

这种基于太阳能电池的装置利用基于镓衍生物的染料，并在材料层面上将光输入、人工智能计算、模拟输出和电源功能集成在装置本身中。它对光强的响应表现出突触可塑性，表现出对脉冲促进和对脉冲抑制等突触特征。研究人员证明，调整光强度可以在时间序列数据处理任务中获得高计算性能，而与输入光脉冲宽度无关。

此外，当该装置作为PRC的存储层时，它对弯腰、跳跃、奔跑、行走等人体动作进行分类，准确率超过90%。此外，耗电量仅为传统系统的1%，这也将显著减少相关的碳排放。Ikuno博士强调说：“我们已经在世界上首次证明，开发的设备可以以非常低的功耗运行，但却能以很高的准确率识别人体运动。”

值得注意的是，该设备为实现各种时间尺度的边缘人工智能传感器开辟了一条新途径，可应用于监控摄像头、汽车摄像头和健康监控。据Ikuno博士介绍，“这项发明可以作为一种广泛流行的边缘人工智能光学传感器，可以附着在任何物体或人身上，并且可以影响车载摄像头和车载计算机等功耗相关成本。”他补充说：“这个装置可以作为传感器，以低功耗识别人类的运动，因此有可能有助于改善车辆的功耗。此外，它有望被用作独立智能手表和医疗设备的低功耗光学传感器，大大降低其成本，与目前的医疗设备相当甚至更低。”

总之，这种基于太阳能电池的新型设备有可能加速开发具有各种应用的节能边缘人工智能传感器。

作者：东京理科大学

链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2024/11/241125125125.htm

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