東京理科大學的科學家制作出一種自供電、基于染料敏化太陽能電池的設備，可以模仿人類的突觸行為進行邊緣 AI 處理。

《ACS 應用材料與界面》雜志發表的研究論文《自供電染料敏化太陽能電池突觸裝置用于物理儲層計算中的多尺度時間序列數據處理》解釋說，使用突觸裝置的物理儲層計算 (RPC) 是一種很有前途的邊緣 AI 設備，可用于預測心臟病發作、自然災害和管道故障等緊急事件。

該研究詳細介紹了科學家如何通過改變光強度來制造具有可控時間常數的染料敏化太陽能電池突觸裝置。“為了處理具有各種時間尺度的時間序列輸入光學數據，必須根據所需的時間尺度制造設備，”研究負責人之一 Takashi Ikuno 說道。“受眼睛的后像現象的啟發，我們想出了一種新型光電人體突觸裝置，可作為節能邊緣 AI 光學傳感器的計算框架。”

該設備利用方酸衍生物染料，在材料層面整合了光輸入、AI計算、模擬輸出和電源功能。它表現出對光強度的突觸特征，例如成對脈沖促進和成對脈沖抑制

當該設備被用作 PRC 的儲存層時，它對人體動作(例如彎曲、跳躍、跑步和行走)的分類準確率超過 90%。科學家發現，即使輸入脈沖寬度發生變化，時間處理任務的性能也是通過改變光強度來實現的。

太陽能電池意味著其功耗僅為傳統系統所需功耗的 1%。Ikuno 表示：“我們首次在世界上證明了所開發的設備可以以極低的功耗運行，同時還能以高準確率識別人體動作。”他指出，這項創新可能會徹底改變健康監測、監控和汽車技術中的低功耗人工智能應用。

“這項發明可以用作一種非常流行的邊緣 AI 光學傳感器，可以附著在任何物體或人身上，并且可以影響與功耗相關的成本，例如車載攝像頭和車載電腦，”Ikuno 解釋道。“該設備可以用作一種傳感器，以低功耗識別人體運動，因此有可能為改善車輛功耗做出貢獻。”

該系統還可用作獨立智能手表和醫療設備中的低功耗光學傳感器，大大降低其成本，使其成本與現有醫療設備相當甚至更低。