科技日報訊 （記者張夢(mèng)然）美國西北大學(xué)工程師開(kāi)發(fā)了一種新型納米電子設備，可以迄今最節能的方式執行準確的機器學(xué)習分類(lèi)任務(wù)。該設備的能源使用效率比當前技術(shù)提高100倍，可實(shí)時(shí)處理大量數據并執行人工智能（AI）任務(wù)，而無(wú)需將數據傳輸到云端進(jìn)行分析。研究成果10月12日發(fā)表在《自然·電子學(xué)》雜志上。

 

　　該設備體積小、功耗超低且接收分析沒(méi)有延遲，非常適合直接集成到可穿戴電子產(chǎn)品（如智能手表和健身追蹤器）中，以進(jìn)行實(shí)時(shí)數據處理和近乎即時(shí)的診斷。

 

　　為了測試該設備，研究人員用其對公開(kāi)的心電圖（ECG）數據集中的信息進(jìn)行分類(lèi)。結果表明，該設備不僅能夠有效、正確地識別不規則心跳，還能從6種不同類(lèi)別中確定心律失常亞型，準確率接近95%。

 

　　在機器學(xué)習工具可以分析新數據之前，這些工具必須首先準確可靠地將訓練數據分類(lèi)為不同的類(lèi)別。對于當前的硅基技術(shù)來(lái)說(shuō)，要對心電圖等大型數據集的數據進(jìn)行分類(lèi)，需要100多個(gè)晶體管，每個(gè)晶體管都需要自己的能源設備來(lái)運行。但該納米電子設備只需兩臺能源設備即可執行相同的機器學(xué)習分類(lèi)，大幅降低了功耗。

 

　　團隊先訓練該設備來(lái)解釋心電圖數據，這項任務(wù)通常需要訓練有素的醫護人員花費大量時(shí)間。而該納米電子設備能夠從10000個(gè)心電圖樣本中準確識別每種心律失常類(lèi)型。通過(guò)繞過(guò)將數據發(fā)送到云端的需要，該設備不僅為患者節省出關(guān)鍵時(shí)間，還保護了患者隱私。

 

　　未來(lái)這些納米電子設備可整合到日?？纱┐髟O備中，根據每個(gè)用戶(hù)的健康狀況進(jìn)行個(gè)性化定制，以實(shí)現實(shí)時(shí)應用。