科技日报讯 （记者张梦然）美国西北大学工程师开发了一种新型纳米电子设备，能够迄今最节能的方式执行正确的机械进建分类工作。该设备的能源使用效能比当前技术提高100倍，可实时处置大量数据并执行人为智能（AI）工作，而无需将数据传输到云端进行分析。钻研成就10月12日颁发在《天然·电子学》杂志上。

 

　　该设备体积幼、功耗超低且接管分析没有延长，极度适合直接集成到可穿戴电子产品（如智能腕表和健身追踪器）中，以进行实时数据处置和近乎即时的诊断。

 

　　为了测试该设备，钻研人员用其对公开的心电图（ECG）数据集中的信息进行分类。了局批注，该设备不仅可能有效、正确地鉴别不规放心跳，还能从6种分歧类别中确放心律变态亚型，正确率靠近95%。

 

　　在机械进建工具能够分析新数据之前，这些工具必须首先正确靠得住地将训练数据分类为分歧的类别。对于当前的硅基技术来说，要对心电图等大型数据集的数据进行分类，必要100多个晶体管，每个晶体管都必要自己的能源设备来运行。但该纳米电子设备只需两台能源设备即可执行一样的机械进建分类，大幅降低了功耗。

 

　　团队先训练该设备来诠释心电图数据，这项工作通常必要训练有素的医护人员破费大量功夫。而该纳米电子设备可能从10000个心电图样本中正确鉴别每种心律变态类型。通过绕过将数据发送到云端的必要，该设备不仅为患者节俭出关键功夫，还；ち嘶颊咭衷。

 

　　将来这些纳米电子设备可整合到日？纱┐魃璞钢，凭据每个用户的健全情况进行个性化定造，以实现实时利用。