たった数個の有機分子が情報を記憶・計算して血糖値変化を高精度予測

１．ＮＩＭＳと東京理科大学からなる研究チームは、少数の有機分子の分子振動を利用して脳型情報処理を行う新しい人工知能（ＡＩ）デバイスを開発しました。このデバイスを用いて糖尿病患者の血糖値変化を予測した結果、同種のＡＩデバイスと比較して著しく高い予測精度を達成しました。

２．機械学習の産業応用が進むなか、計算性能の高いＡＩデバイスの低電力化、小型化需要が高まっており、ソフトウェアではなく、材料・デバイスが示す物理現象を脳型情報処理に利用した物理リザバーコンピューティングの研究が進んでいます。しかし材料・デバイスのサイズが大きいことが問題でした。

３．本研究では、たった数個の有機分子の分子振動を利用した物理リザバーコンピューティングを世界で初めて実証しました。情報の入力は、有機分子（ｐ－メルカプト安息香酸、ｐＭＢＡ）の水素イオン吸着量（化学状態）を電圧印加で制御して行い、水素イオン吸着量に依存して変化するｐＭＢＡ分子の分子振動の時間変化を記憶と計算に利用します。ごく少数のｐＭＢＡ分子のみを使用して、糖尿病患者の約２０時間の血糖値変化を学習させ、その後の５分間の変化を予測させて実際のデータと比較したところ、従来の同種デバイスによる最も精度の高い予測誤差を約５０パーセント低減することに成功しました。

４．本研究によって、ごく少数の有機分子をコンピューターのように働かせる新技術が得られました。微量材料・微小空間を利用して高性能な情報処理を実現できることは実用上の大きなメリットです。各種センサーとの組み合わせにより幅広い産業で利用できる低消費電力ＡＩ端末機器への応用が期待されます。

５．本研究は、ＮＩＭＳ ナノアーキテクトニクス材料研究センター（ＭＡＮＡ） イオニクスデバイスグループ 西岡 大貴 研修生（東京理科大学／ＪＳＰＳ 特別研究員）、土屋 敬志 主幹研究員、寺部 一弥 ＭＡＮＡ 主任研究者らの研究チームによって行われました。

６．本研究成果は、「Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａｄｖａｎｃｅｓ」誌にて日本時間２０２４年２月２９日にオンライン掲載されます。