陳根：離子液體儲層方案，有效提升邊緣計算_風聞

文|陳根

智能手機的快速發展，推動了移動終端和邊緣計算的發展。萬物互聯、萬物感知的智能社會，跟物聯網發展相伴而生，邊緣計算系統也因此應聲而出。邊緣計算，就是在靠近物或數據源頭的一側，採用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平台，就近提供最近端服務。

近年來的趨勢表明，未來會有越來越多的人工智能處理需要在邊緣層面進行，而此類運算最大的特點是高速度**、低功耗，其中物理儲層計算（Physical Reservoir Computing， PRC）發揮着重要作用。**

PRC 是一種相當具有吸引力的學習框架，其依賴於物理系統的瞬態響應，能夠以低功耗形式對時間序列信號進行高速處理。不過此前，由於PRC 系統的可調諧性較低，它們的信號處理能力受到了一定限制。

近日，日本理科大學的研究人員設計出一種基於電極-離子液體界面介電弛豫的可調諧物理儲層裝置，其通過將離子液體作為一種易於調節的物理儲存裝置而實現，只需通過簡單地優化其粘度，就可以在時間尺度上靈活****處理信號。

具體來説，受限於時間尺度上的不匹配性和低可控性，PRC 在很大程度上不適合運用於現實環境中的實時信號處理。而離子液體的介電弛豫（dielectric relaxation），其電荷在響應電信號時會重新排列 。

因此，在該研究中，研究人員設計了一個帶有有機鹽離子液體（IL）的 PRC 系統，**其陽離子部分能夠輕鬆地隨所選烷基鏈的長度而變化。**雖然儲層的時間尺度在本質上較為複雜，但仍然直接可以由 IL 的粘度來調節控制。

此外，通過在 2-8 個單元之間調節烷基鏈的長度，研究人員實現了 1~20 μs 的超低特徵響應時間。**通過增加側鏈的長度，研究團隊讓瞬態響應更接近於目標信號的範圍，而識別率也隨着烷基鏈的增加而同步提升。**當使用 8 個單元的最長側鏈時，其識別率也達到了 90.2% 的峯值。

目前，相關研究已經發表在Scientific Reports上。