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离子液体储层方案,有效提升边缘计算

2022-06-04 11:09
来源:澎湃新闻·澎湃号·湃客
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文|陈根

智能手机的快速发展,推动了移动终端和边缘计算的发展。万物互联、万物感知的智能社会,跟物联网发展相伴而生,边缘计算系统也因此应声而出。边缘计算,就是在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。

近年来的趋势表明,未来会有越来越多的人工智能处理需要在边缘层面进行,而此类运算最大的特点是高速度、低功耗,其中物理储层计算(Physical Reservoir Computing, PRC)发挥着重要作用。

PRC 是一种相当具有吸引力的学习框架,其依赖于物理系统的瞬态响应,能够以低功耗形式对时间序列信号进行高速处理。不过此前,由于PRC 系统的可调谐性较低,它们的信号处理能力受到了一定限制。

近日,日本理科大学的研究人员设计出一种基于电极-离子液体界面介电弛豫的可调谐物理储层装置,其通过将离子液体作为一种易于调节的物理储存装置而实现,只需通过简单地优化其粘度,就可以在时间尺度上灵活处理信号。

具体来说,受限于时间尺度上的不匹配性和低可控性,PRC 在很大程度上不适合运用于现实环境中的实时信号处理。而离子液体的介电弛豫(dielectric relaxation),其电荷在响应电信号时会重新排列 。

因此,在该研究中,研究人员设计了一个带有有机盐离子液体(IL)的 PRC 系统,其阳离子部分能够轻松地随所选烷基链的长度而变化。虽然储层的时间尺度在本质上较为复杂,但仍然直接可以由 IL 的粘度来调节控制。

此外,通过在 2-8 个单元之间调节烷基链的长度,研究人员实现了 1~20 μs 的超低特征响应时间。通过增加侧链的长度,研究团队让瞬态响应更接近于目标信号的范围,而识别率也随着烷基链的增加而同步提升。当使用 8 个单元的最长侧链时,其识别率也达到了 90.2% 的峰值。

目前,相关研究已经发表在Scientific Reports上。

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