山東青年利用離子電流進行儲層計算，預(yù)測誤差不到0.1，為低功耗硬件計算系統(tǒng)提供新視角

她叫闞韶華，山東淄博人，生于 1996 年，今年 25 歲。

近日，她的一作論文發(fā)表在 Advanced Science（IF 16.806）期刊，審稿人在各項評價中均給予 Top15% 的評價。

論文題為《通過電化學反應(yīng)實現(xiàn)儲層計算的物理實現(xiàn)》（Physical Implementation of Reservoir Computing through Electrochemical Reaction）[1]。

“編輯還邀請我們參與制作封面（不過最后被選為了扉頁），把我的導師給激動壞了，周末都來跟我一起早出晚歸地準備所需材料。”闞韶華說。

據(jù)悉，其本科畢業(yè)于中北大學微電子科學與技術(shù)專業(yè)，大三開始的專業(yè)課讓她了解到“摩爾定律”即將失效的這一技術(shù)難題，其認為探索新的體系方案將是有趣的研究方向，因此來到日本大阪大學量子工程設(shè)計專業(yè)讀碩士，跟隨導師赤井恵（Megumi Akai-Kasaya）老師探索新型 AI 器件解決方案。

后來由于導師工作調(diào)動，闞韶華轉(zhuǎn)到北海道大學情報科學院讀博。2023 年博士畢業(yè)后，她打算回國找工作，并表示更想去企業(yè)工作。

從水中質(zhì)子運動，到 AI 新型芯片

此次論文的背景在于：當前，基于晶體管的半導體芯片尺寸和速度，都已幾乎接近物理極限。然而，AI 的發(fā)展使得人們對于計算規(guī)模和計算速度的需求，處于持續(xù)增長狀態(tài)。

一種被叫做儲層計算（Reservoir Computing）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是解決該困境的最有潛力的方法之一。

執(zhí)行計算的部分俗稱為“水庫”，它相當于傳統(tǒng)遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層，由大量隨機鏈接的動態(tài)節(jié)點組成，節(jié)點之間的鏈接權(quán)重無需訓練和調(diào)整的，被“水庫”處理后的信息可直接用于學習過程，因此可節(jié)省大量計算負擔和訓練時間。

一些比較復雜的計算問題比如天氣狀況、流體流動、軟體材料的行為等，都可通過儲層計算了解它們的內(nèi)在動力學。

物理學中有一個非線性動態(tài)系統(tǒng)的概念，它能用于“水庫”的構(gòu)建中，雖然具有一些前提條件（比如系統(tǒng)不能是混沌的等），但自然界依然有許多物理系統(tǒng)都有可能利用其自身的非線性動態(tài)特性來實現(xiàn)儲層計算，這一概念被稱作物理儲層計算。

一直以來，此概念都激發(fā)了物理學家們的諸多嘗試：比如利用原子陣列、電子自旋、量子動力學等構(gòu)建物理儲層。

多年來，雖然取得了一定進展，但依然存在不夠簡明和通用等問題，因此物理儲層的探索依然前路漫漫。

而此次闞韶華的工作，分兩方面對上述問題做了研究：其一提出一套利用離子電流進行儲層計算的獨特方案；其二她發(fā)現(xiàn)這套測試設(shè)備，能讓溶液依賴自身電化學響應(yīng)和電極間的相互影響，進而構(gòu)成一個有效的物理儲層，同時具有強大的計算能力。

測試方案的實現(xiàn)過程如下：她先設(shè)計出一款微米級尺度的平面電極組，讓電極之間相互平行，每組電極的一邊是輸入電極組、另一邊是輸出電極組。

這時，將溶液滴加在平面電極的表面，并在輸入電極上施加電壓，接著利用一套多路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，依次讀取各個輸出電極上的響應(yīng)電流（期間要經(jīng)過十萬至百萬倍的放大）。

憑借這種系統(tǒng)設(shè)計，即使簡單如純水，也可以在復雜的非線性問題上表現(xiàn)十分出色。以氣動人工肌肉為例，它是一種用于構(gòu)建軟體機器人的柔性材料，由于存在高階的自由度、機械非線性和滯后性，其行為難以被控制和傳感。

但在該研究中，它的長度變化卻能被物理儲層做出良好預(yù)測。隨著闞韶華在實驗中加入多金屬氧酸鹽，溶液的電化學過程也得到豐富，每個輸出電極上的電流響應(yīng)也更加動態(tài)多樣，系統(tǒng)對周期性信號的處理能力也得以提高。

此外，她還發(fā)現(xiàn)水中的質(zhì)子運動，對這類系統(tǒng)的計算能力發(fā)揮了關(guān)鍵作用，這一發(fā)現(xiàn)既有趣、又意想不到。

闞韶華表示，該研究是她碩士課題的延續(xù)。讀碩士時，她第一次接觸到儲層計算，當時讀了很多論文，感覺大部分物理實現(xiàn)都像一個“黑匣子”，內(nèi)部動態(tài)和信息處理機制既不清晰、也不可控。

因此，她想建立一個簡單可控的物理系統(tǒng)，并研究其作為儲層計算的效果。

期間，她使用一對反向并聯(lián)的二極管，通過外部控制讓其簡單的響應(yīng)電流產(chǎn)生一定的動態(tài)變化，借此構(gòu)建出一個非常簡單的物理儲層計算系統(tǒng)。將該系統(tǒng)結(jié)合相關(guān)算法，只需幾十個節(jié)點就能實現(xiàn)對不同說話者的 10 個孤立詞的識別，準確率達到 84% [2]。

這樣的結(jié)果無疑展示了儲層計算的巨大優(yōu)勢和開發(fā)潛力，也說明就連二極管這樣簡單的電流電壓響應(yīng)特性，都能被利用。

因此闞韶華認為，如果利用其他分子材料的電流電壓反應(yīng)或許會有更大收獲，于是就有了本次研究的開題。

一開始，導師給她指定了多個材料，讓其逐一進行實驗測試和計算。

“但我中途放棄了，因為我不是化學專業(yè)出身的，我感覺自己沒法從化學角度思考反應(yīng)的過程，而且不確定因素實在太多，就連同一種材料得到的實驗數(shù)據(jù)都讓我有種完全無跡可尋的感覺。于是，我嘗試只使用純水測試，因為它不需要很復雜的化學知識來解釋，結(jié)果沒想到純水在一系列的基準測試上的表現(xiàn)竟然非常好，而且性能非常穩(wěn)定?！标R韶華回憶稱。

就這樣僅僅憑借純水，她探索并明確了影響該物理儲層的性能表現(xiàn)因素，以及測試電路中一些不可避免的干擾因素比如選擇開關(guān)引起的泄漏電流，到底會帶來多大程度的影響。

慢慢地，物理儲層內(nèi)部的細節(jié)被一點點明確，這時闞韶華認為可以添加導師要求的材料了，于是她加入極少量有著“電子海綿”之稱的多金屬氧酸鹽材料，其獨特的分子電子結(jié)構(gòu)可以豐富電極上的電流響應(yīng)。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，復雜多樣的法拉第電流有助于提高系統(tǒng)對周期性信號的處理能力。此外，這兩種溶液的共同特殊之處在于，采樣時間較早的材料、比采樣時間較晚的材料性能更佳，為此她又增加一組使用非質(zhì)子溶劑作為參照的測試。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這會大大降低系統(tǒng)的計算性能，也說明水中的質(zhì)子運動，對系統(tǒng)計算能力起著核心作用。

有望在微米電極上，形成極短時間內(nèi)的電流響應(yīng)

闞韶華表示，該研究能為未來低功耗硬件計算系統(tǒng)的發(fā)展提供新視角。若干年內(nèi)，有望實現(xiàn)僅在微米級電極上，即可利用溶液中的質(zhì)子移動、或離子移動，形成極短時間內(nèi)的電流響應(yīng)，從而設(shè)計出更強大的計算系統(tǒng)，為日益重要的邊緣計算提供低成本、低功耗和高度集成的硬件設(shè)備。

不過，當前系統(tǒng)仍有一定局限性，因此未來她計劃改進測試電路，從而實現(xiàn)大規(guī)模的并行運算，以及把測試速度提高到微秒級別。

作為一名 95 后理工生，闞韶華有著她細膩卻堅韌的一面。問及研究中難忘的事，她說：“肯定是之前沒忍住在導師面前哭鼻子了吧，哈哈。一開始我搭建的測試系統(tǒng)不能正常工作，推測問題出在廠家新制作的電路板上，但導師把一塊原來能正常使用的舊板子給我測試時也失敗了，所以導師認為是我電路搭建或者測試代碼出了錯。”

于是，她用好長時間全部重新來過，還是覺得電路板有問題，最后對著廠家電路圖逐個把板子上的模塊進行搭建和測試，并把問題鎖定在位移寄存器上。

這時，導師幫她聯(lián)系廠家后，得到的答復卻是他們測試該器件時能夠正常工作，當時闞韶華的心情有些崩潰，因為前后耗時遠超預(yù)期，而且她十分確定問題出在哪里，但是沒有人遇到同類問題，導致導師也不太相信她的判斷。這時導師安慰她，說要是不行就換一個同學來做。

提及此闞韶華說：“這時，我實在憋不住淚水了。我回應(yīng)導師說：‘在電路方面，組里其他人的經(jīng)驗都沒我豐富，很多人出問題時還是我?guī)兔鉀Q的，我不覺得如果我解決不了的問題其他人就能解決?！缓笤较朐轿宦房拗刈√?。回去后還是不希望把自己的課題交給別人，就在網(wǎng)上用中文、英語、日語分別搜索這個型號的位移寄存器在使用中會遇到的問題，最后終于找到一些關(guān)于供電電壓的討論?！?/span>

第二天一早，她就去實驗室把該器件的供電電壓從廠家指定的 5V 降到了 3.3V，驚喜地發(fā)現(xiàn)一切都能正常工作。

“雖然直到現(xiàn)在，導師依舊不相信廠家給的使用建議會出錯（笑），但我的課題總算可以進行下去了?！标R韶華表示。

-End-

參考：

1、Kan, S., Nakajima, K., Asai, T., & Akai‐Kasaya, M. (2021). Physical Implementation of Reservoir Computing through Electrochemical Reaction. Advanced Science, 2104076.

2、Kan, S., Nakajima, K., Takeshima, Y., Asai, T., Kuwahara, Y., & Akai-Kasaya, M. (2021). Simple reservoir computing capitalizing on the nonlinear response of materials: theory and physical implementations. Physical review applied, 15(2), 024030.