Суть эксперимента: Частицы как нейроны
Команда физиков под руководством профессора Клеменса Бехингера (Университет Констанца и Штутгарта) опубликовала результаты в журнале Communications AI & Computing. Они использовали 400 микросфер из диоксида кремния (радиус 3 мкм) с углеродным покрытием (80 нм), подвешенных в смеси воды и лютидина при 28°C.
Управление осуществляется лазером 532 нм: луч нагревает углеродную «шапку» частицы, заставляя её двигаться к целевой точке. Из-за задержки между съемкой и перемещением луча частица не останавливается мгновенно, а входит в хаотичную орбиту. Гидродинамические поля связывают соседние орбиты, создавая вычислительную среду — так называемый «резервуар» (reservoir).
Результаты: Точность и надежность
Система успешно предсказывала хаотический ряд Макки-Гласса и выявляла аномалии, не меняющие среднее значение или дисперсию сигнала. Ключевые метрики:
- F1-score при обнаружении аномалий: 0.90.
- Нормированная среднеквадратичная ошибка (NRMSE) при прогнозировании: ~0.1.
- Устойчивость: Точность сохраняется даже при вводе данных только в 20% осцилляторов или при сбоях отдельных частиц (слипание, потеря реакции на лазер).
Сравнение с мемристорами
Авторы честно признают отставание от электронных аналогов. Мемристорные резервуары, над которыми работали почти десятилетие, достигают NRMSE 0.01 или ниже. Ниже приведено сравнение характеристик:
| Параметр | Жидкостный резервуар (Konstanz) | Мемристорные аналоги |
|---|---|---|
| Точность (NRMSE) | ~0.1 | ≤ 0.01 |
| Метод ввода данных | Пространственный (параллельный) | Временная мультиплексация |
| Масштабируемость | 400 частиц (эксперимент) | Высокая (интегральные схемы) |
| Энергоэффективность | Не измерена (требует лазера и ПК) | Высокая (низкое потребление) |
Почему это важно, несмотря на проигрыш?
Главное преимущество новой платформы — отказ от временной мультиплексации. Большинство физических резервуаров (фотонных, спинтронных, мемристорных) обрабатывают данные последовательно, используя время как измерение. Жидкостная система обрабатывает информацию пространственно, одновременно всеми частицами.
Хотя текущая установка требует сложного оборудования (лазер, АКУ-дефлектор, микроскопия в реальном времени и ПК для регрессии), авторы видят путь к упрощению: переход к электродному управлению коллоидами. Это открывает дорогу к созданию энергоэффективных аналоговых компьютеров, использующих естественную физику хаоса для вычислений.
Источник: Tom's Hardware ↗