أجهزة كمبيوتر الخزان السائل الأيوني: حوسبة حواف فعالة ومرنة
يصمم باحثون من اليابان جهازًا لخزانًا فيزيائيًا قابلًا للضبط يعتمد على الاسترخاء العازل للكهرباء في واجهة سائل قطب أيوني.
في المستقبل القريب، سيتعين إجراء المزيد والمزيد من عمليات معالجة الذكاء الاصطناعي على الحافة – بالقرب من المستخدم وحيث يتم جمع البيانات بدلاً من خادم كمبيوتر بعيد. سيتطلب ذلك معالجة بيانات عالية السرعة مع استهلاك منخفض للطاقة. تعد حوسبة الخزانات الفيزيائية منصة جذابة لهذا الغرض، وقد أدى اختراق جديد من العلماء في اليابان إلى جعل هذا الأمر أكثر مرونة وعملية.
تعد حوسبة الخزان الفيزيائي (PRC)، التي تعتمد على الاستجابة المؤقتة للأنظمة الفيزيائية، إطارًا جذابًا للتعلم الآلي يمكنه إجراء معالجة عالية السرعة لإشارات السلاسل الزمنية بطاقة منخفضة. ومع ذلك، تتمتع أنظمة PRC بقدرة ضبط منخفضة، مما يحد من الإشارات التي يمكنها معالجتها. الآن، يقدم باحثون من اليابان السوائل الأيونية كأداة خزان فيزيائية يمكن ضبطها بسهولة ويمكن تحسينها لمعالجة الإشارات على مدى واسع من النطاقات الزمنية عن طريق تغيير لزوجتها ببساطة.
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) سريعًا في كل مكان في المجتمع الحديث وسيشمل تطبيقًا أوسع في السنوات القادمة. في التطبيقات التي تتضمن أجهزة استشعار وأجهزة إنترنت الأشياء، غالبًا ما يكون المعيار هو حافة الذكاء الاصطناعي، وهي تقنية يتم فيها إجراء الحوسبة والتحليلات بالقرب من المستخدم (حيث يتم جمع البيانات) وليس بعيدًا على خادم مركزي. وذلك لأن Edge AI لديه متطلبات طاقة منخفضة بالإضافة إلى قدرات معالجة البيانات عالية السرعة، وهي سمات مرغوبة بشكل خاص في معالجة بيانات السلاسل الزمنية في الوقت الفعلي.
النطاق الزمني للإشارات التي يتم إنتاجها بشكل شائع في البيئات المعيشية. يمكن ضبط وقت استجابة نظام PRC السائل الأيوني الذي طوره الفريق لتحسينه لمعالجة مثل هذه الإشارات في العالم الحقيقي. الائتمان: كينتارو كينوشيتا من TUS
في هذا الصدد، يمكن لحوسبة المكامن الفيزيائية (PRC)، التي تعتمد على الديناميكيات العابرة للأنظمة الفيزيائية، أن تبسط إلى حد كبير نموذج الحوسبة للذكاء الاصطناعي المتقدم. هذا لأنه يمكن استخدام PRC لتخزين الإشارات التناظرية ومعالجتها في تلك الحافة التي يمكن أن يعمل معها الذكاء الاصطناعي بكفاءة ويحللها. ومع ذلك، تتميز ديناميكيات أنظمة PRC الصلبة بمقاييس زمنية محددة لا يمكن ضبطها بسهولة وعادة ما تكون سريعة جدًا بالنسبة لمعظم الإشارات المادية. هذا عدم التطابق في الجداول الزمنية وقابليتها المنخفضة للتحكم يجعل PRC غير مناسب إلى حد كبير لمعالجة الإشارات في الوقت الفعلي في البيئات المعيشية.
لمعالجة هذه المشكلة، قام فريق بحثي من اليابان يضم البروفيسور كينتارو كينوشيتا وسانغ جيو كوة، طالب دكتوراه، من جامعة طوكيو للعلوم، وكبار الباحثين الدكتور هيرويوكي أكيناغا ، والدكتور هيساشي شيما، والدكتور ياسوهيسا نايتوه من المعهد الوطني للعلوم الصناعية المتقدمة والتكنولوجيا، المقترح، في دراسة جديدة نُشرت في مجلة Scientific Reports، استخدام أنظمة PRC السائلة بدلاً من ذلك. يوضح البروفيسور كينوشيتا: “يجب أن يؤدي استبدال الخزانات الصلبة التقليدية بالخزانات السائلة إلى أجهزة ذكاء اصطناعي يمكنها التعلم بشكل مباشر في المقاييس الزمنية للإشارات المتولدة بيئيًا بيئيًا،صوت والاهتزوالاهتزازات،قت الفعلي”. السوائل الأيونية عبارة عن أملاح منصهرة ثابتة تتكون بالكامل من شحنات كهربائية حرة التجوال. يمكن استخدام الاسترخاء العازل للسائل الأيوني، أو كيفية إعادة ترتيب شحناته كاستجابة لإشارة كهربائية، كخزان وهو يحمل الكثير من الأمل للحوسبة الفيزيائية للذكاء الاصطناعي “.
يمكن ضبط استجابة نظام PRC السائل الأيوني لتحسين معالجة مجموعة واسعة من الإشارات عن طريق تغيير اللزوجة من خلال ضبط طول السلسلة الجانبية الموجبة. الائتمان: كينتارو كينوشيتا من TUS
في دراستهم، صمم الفريق نظام PRC بسائل أيوني (IL) من ملح عضوي، 1-alkyl-3-methylimidazolium bis (trifluoromethane sulfonyl) imide ([Rmim +] [TFSI –] R = إيثيل (هـ)، بيوتيل (ب)، هيكسيل (ح)، أوكتيل (س))، والتي يمكن أن يتنوع الجزء الموجب منها (أيون موجب الشحنة) بسهولة مع طول سلسلة ألكيل مختارة. قاموا بتصنيع أقطاب كهربائية للفجوات الذهبية، وملأوا الفجوات بـ IL. لقد وجدنا أن الجدول الزمني للخزان، على الرغم من كونه معقدًا بطبيعته، يمكن التحكم فيه بشكل مباشر من خلال لزوجة IL، والتي تعتمد على طول سلسلة الألكيل الموجبة. من السهل القيام بتغيير مجموعة الألكيل في الأملاح العضوية، ويقدم لنا نظامًا يمكن التحكم فيه وتصميمه لمجموعة من فترات عمر الإشارة، مما يسمح بمجموعة واسعة من تطبيقات الحوسبة في المستقبل، كما يقول البروفيسور كينوشيتا. من خلال ضبط طول سلسلة الألكيل بين 2 و8 وحدات، حقق الباحثون أوقات استجابة مميزة تراوحت بين 1 – 20 ميكرو ثانية،
تم توضيح قابلية ضبط النظام باستخدام مهمة تحديد صورة AI. تم تقديم AI صورة مكتوبة بخط اليد كمدخل، والتي تم تمثيلها بجهد نبضي مستطيل عرض 1 s. من خلال زيادة طول السلسلة الجانبية، اتخذ الفريق نهج الديناميكيات العابرة مثل إشارة الهدف، مع تحسن معدل التمييز لأطوال السلاسل الأعلى. هذا لأنه، مقارنةً بـ [emim +] [TFSI -]، حيث استرخاء التيار إلى قيمته في حوالي 1 ميكرو ثانية، فإن IL مع سلسلة جانبية أطول، وبالتالي، وقت استرخاء أطول احتفظ بتاريخ السلسلة الزمنية البيانات بشكل أفضل، وتحسين دقة تحديد الهوية. عندما تم استخدام أطول سلسلة جانبية مكونة من 8 وحدات، وصل معدل التمييز إلى قيمة ذروة بلغت 90.2٪.
تحويل إشارة الإدخال من خلال نظام PRC القائم على السائل الأيوني. يظهر خرج الخزان في شكل استجابة تيار (أعلى ووسط) لإشارة نبض جهد الدخل (أسفل). إذا كان الانحلال الحالي (استرخاء العازل) سريعًا جدًا / بطيئًا، فإنه يصل إلى قيمة التشبع قبل إدخال الإشارة التالية ولا يتم الاحتفاظ بسجل الإشارة السابقة (الصورة الوسطى). وحيث أنه إذا كانت الاستجابة الحالية تضعف بوقت استرخاء يتطابق بشكل صحيح مع المقاييس الزمنية لنبض الإدخال، يتم الاحتفاظ بتاريخ إشارة الإدخال السابقة (الصورة العلوية). الائتمان: كينتارو كينوشيتا من TUS
هذه النتائج مشجعة لأنها تظهر بوضوح أن نظام PRC المقترح القائم على الاسترخاء العازل في واجهة سائل القطب الأيوني يمكن ضبطه بشكل مناسب وفقًا لإشارات الإدخال عن طريق تغيير لزوجة IL ببساطة. يمكن أن يمهد هذا الطريق لأجهزة الذكاء الاصطناعي المتطورة التي يمكنها التعرف بدقة على الإشارات المختلفة المنتجة في بيئة المعيشة في الوقت الفعلي.
لم تكن الحوسبة أكثر مرونة من أي وقت مضى!
المصدر: scitechdaily
قد يهمك:
