图1在油藏计算中，信息传播就像水体表面的水波荡漾；因此，使用了术语“储存器”。图中的水下电极是本研究中使用的实际多端电极。信用:Akai Megumi-Kasaya等人经过几十年的惊人发展，基于半导体的计算的进步开始放缓，因为晶体管在尺寸和速度上达到了它们的物理极限。然而，对计算的要求不断增长，尤其是在人工智能领域，神经网络通常有数百万个参数。这个问题的一个解决方案是储层计算，由大阪大学领导的一个研究团队与东京大学和北海道大学的同事开发了一个基于法拉第电流电化学反应的简单系统，他们相信该系统将推动这一领域的发展。储层计算是计算中相对较新的概念。代替传统的运行在半导体芯片上的二进制程序，非线性动力系统——蓄水池——的反应被用来执行大部分计算。从量子过程到光学激光元件的各种非线性动力系统都被认为是蓄水池。在这项研究中，研究人员观察了电化学溶液的离子电导。
“我们的简单测试设备由90对平面电极组成，表面滴有离子溶液，”该研究的主要作者Akai-Kasaya Megumi教授解释说。"然后，输入电压的响应电压被用作储层的响应."这种电压响应是由于通过溶液的离子电流和电化学电流。这种输入-输出关系是非线性和可再现的，这使得它适用于储层计算。该器件上独特的多路数据采集系统控制读出节点，支持并行测试。
图2物理储层计算和基于分子的储层构建。传统储层计算的结构。(二)物理储层计算系统的概念。研究人员使用该设备评估了两种液体:溶液中的多金属氧酸盐分子和去离子水。系统显示节点之间的“前馈连接”，无论使用哪个样本。然而，存在差异。“多金属氧酸盐溶液增加了响应电流的多样性，这使得它能够很好地预测周期性信号，”Akai-Kasaya教授说。“但事实证明，去离子水最适合解决二阶非线性问题。”这些解决方案的良好性能证明了它们在更复杂的任务中的潜力，例如手写字体识别、孤立单词识别和其他分类任务。
图3 (a)多金属氧酸盐分子的结构。基于电化学反应的储层示意图。(c)聚甲醛溶液(左)和去离子水(右)对正弦信号的响应及其对四正弦(QDW)目标信号的预测性能。(4)聚甲醛溶液和水对非线性目标信号的预测性能。Credit: Megumi Akai-Kasaya等人，Advanced Science研究人员认为，在短时间内以最小的电化学反应进行质子或离子转移，有可能发展成为一个计算能力更强、成本更低、能效更高的计算系统。所提出的系统的简单性为开发基于电化学离子反应的计算系统打开了令人兴奋的新机会。
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