新发现为类脑计算机开辟了道路

长期以来，研究一直致力于开发与我们的大脑一样高效工作的计算机。由哥德堡大学研究人员领导的一项研究首次成功地将记忆功能与同一组件中的计算功能结合起来。这一发现为更高效的技术开辟了道路，从手机到自动驾驶汽车，无所不包。

近年来，计算机已经能够处理高级认知任务，例如语言和图像识别或展示超人的国际象棋技能，这在很大程度上要归功于人工智能 (AI)。同时，人类大脑在高效执行任务和高效能源方面的能力仍然是无与伦比的。

“几十年来，寻找执行类似于大脑节能过程的计算的新方法一直是研究的主要目标。认知任务，如图像和语音识别，需要强大的计算机能力，而移动应用程序，尤其是手机，无人机和卫星需要节能的解决方案，”哥德堡大学应用自旋电子学教授 Johan Åkerman 说。

重要突破

Åkerman 与 Tohoko 大学的一个研究团队合作，领导了一项研究，该研究现已朝着实现这一目标迈出了重要的一步。在这项现已发表在《自然材料》杂志上的研究中，研究人员首次成功地将两种主要的高级计算工具联系起来：振荡器网络和忆阻器。

Åkerman 将振荡器描述为可以执行计算并且与人类神经细胞相当的振荡电路。忆阻器是可编程电阻器，也可以执行计算并具有集成存储器。这使它们可以与存储单元相媲美。将两者结合是研究人员的一项重大进步。

“这是一个重要的突破，因为我们表明可以在同一组件中将记忆功能与计算功能结合起来。这些组件更像是大脑的节能神经网络，使它们成为未来的重要组成部分，更像大脑的电脑。”

启用节能技术

Johan Åkerman 表示，这一发现将在许多领域实现更快、更易于使用且能耗更低的技术。他认为，研究团队在极小的占地面积内成功生产了这些组件是一个巨大的优势：数百个组件可以放入一个相当于单个细菌的区域。这在移动电话等小型应用中尤为重要。

“更节能的计算可能会为手机带来新功能。例如 Siri 或 Google 等数字助理。今天，所有处理都由服务器完成，因为对于小尺寸手机而言，计算需要太多能量。如果相反，计算可以在本地执行，在实际的手机上，它们可以更快、更容易地完成，而无需连接到服务器。”

他指出，自动驾驶汽车和无人机是更节能的计算可以推动发展的其他例子。

“执行认知计算的能源效率越高，应用就越多。这就是我们的研究真正有潜力推动该领域发展的原因。”