每天，大量涉及天氣、交通和社交媒體的數(shù)據(jù)需要進行實時處理。在傳統(tǒng)云計算中，這種處理過程在云端進行，引起了人們對數(shù)據(jù)泄漏、通信延遲、速度慢和功耗更高等問題的擔(dān)憂。

（圖片來源：東京理科大學(xué)）

在這種背景下，“邊緣計算（edge computing）”提供了富有前景的替代解決方案。它位于用戶附近，旨在分配計算以減少負載并加快數(shù)據(jù)處理速度。具體來說，邊緣人工智能（edge AI）是在邊緣計算環(huán)境中實現(xiàn)人工智能處理的一種方法，預(yù)計將在自動駕駛汽車和工廠機器異常預(yù)測等領(lǐng)域得到應(yīng)用。

然而，為了實現(xiàn)有效的邊緣計算，需要高效且計算成本低的技術(shù)，其中儲層計算（reservoir computing）是富有前景的選項之一。這種計算方法可用于處理隨時間記錄的信號，利用儲層（可進行非線性響應(yīng)）將這些信號轉(zhuǎn)化為復(fù)雜的模式。尤其是使用物理系統(tǒng)動力學(xué)的物理儲層（physical reservoir），具有計算成本效益和效率。然而，它們實時處理信號的能力受到物理系統(tǒng)自然弛豫時間的限制，使實時處理過程受到影響，需要進行調(diào)整以獲得最佳學(xué)習(xí)性能。

據(jù)外媒報道，最近，東京理科大學(xué)（TUS）高級工程學(xué)院和應(yīng)用物理系Kentaro Kinoshita教授和TUS研究生科學(xué)學(xué)院同系別Yutaro Yamazaki開發(fā)出光學(xué)設(shè)備，該設(shè)備具有支持物理儲層計算的功能，并允許在單個設(shè)備內(nèi)跨越廣泛的時間尺度進行實時信號處理。

Kinoshita教授表示：“這項研究中開發(fā)的設(shè)備將使單個設(shè)備能夠?qū)崟r處理生活環(huán)境中產(chǎn)生的具有不同時間尺度的時間序列信號。研究人員尤其希望能夠?qū)崿F(xiàn)在邊緣領(lǐng)域使用的AI設(shè)備。

在研究過程中，兩人使用摻雜Sn的In2O3和摻雜Nb的SrTiO3（表示為ITO/Nb:STO）來創(chuàng)建可以響應(yīng)電信號和光信號的特殊設(shè)備。他們測試了該設(shè)備的電氣特性，以確認其可用作憶阻器（可以改變其電阻的存儲設(shè)備）。通過改變電壓和觀察電流的變化，該團隊還探討了紫外線對ITO/Nb:STO的影響。結(jié)果表明，該設(shè)備可以根據(jù)電壓來改變光激電流的弛豫時間，有望成為物理儲層的潛在候選項。

此外，該團隊利用ITO/Nb:STO對MNIST數(shù)據(jù)庫（修正的美國國家標準與技術(shù)研究院數(shù)據(jù)庫）中的手寫數(shù)字圖像進行分類，以測試其作為物理儲層的有效性。令人高興的是，該設(shè)備的分類準確率高達90.2%。為了解物理儲層的作用，該團隊在不使用這種設(shè)備的情況下進行了實驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)分類準確率相對較低，僅為85.1%。這些結(jié)果表明，該ITO/Nb:STO連接裝置提高了分類精度，同時可以保持較低的計算成本，從而證明其作為物理儲層的價值。

Kinoshita教授表示：“以前，研究團隊專注于研發(fā)適用于物理儲層計算的材料。我們制造這些器件的目的是實現(xiàn)物理儲層，其中光激電流的弛豫時間可以通過電壓任意控制?！?/p>

總而言之，這項研究提出了新穎的憶阻器器件，能夠通過電壓變化來調(diào)整其響應(yīng)時間尺度，表現(xiàn)出增強的學(xué)習(xí)能力，這使其有望作為邊緣計算AI設(shè)備投入邊緣應(yīng)用。反過來，這有助于實現(xiàn)能夠有效處理在現(xiàn)實環(huán)境中發(fā)現(xiàn)的具有不同持續(xù)時間的信號的單個設(shè)備。