我们经常相信电脑比人更有效率。毕竟，计算机可以在一瞬间完成一个复杂的数学方程，也可以回忆起一个我们一直忘记的演员的名字。然而，人类的大脑可以快速、准确地处理复杂的信息层，几乎不需要能量输入:只看一次脸就识别它，或者立即知道山和海洋的区别。这些简单的人工任务需要计算机进行大量的处理和能量输入，即使是这样，也会有不同程度的准确性。

用最少的能量制造类脑计算机将彻底改变现代生活的方方面面。在能源部的资助下，量子材料节能神经形态计算(Q-MEEN-C)——一个由加州大学圣地亚哥分校领导的全国性联盟——一直处于这项研究的前沿。

加州大学圣地亚哥分校物理学助理教授Alex Frañó是Q-MEEN-C的联合主任，他认为该中心的工作是分阶段进行的。在第一阶段，他与加州大学名誉校长兼物理学教授Robert Dynes以及罗格斯大学工程学教授Shriram Ramanathan密切合作。他们的团队一起成功地找到了在量子材料中创造或模仿单个大脑元素(如神经元或突触)特性的方法。

现在，在第二阶段，Q-MEEN-C发表在《纳米快报》上的新研究表明，相邻电极之间传递的电刺激也会影响非相邻电极。这一发现被称为非局部性，是模仿大脑功能的新型设备(称为神经形态计算)的旅程中的一个关键里程碑。

该论文的合著者之一Frañó表示:“在大脑中，这些非局部的互动是微不足道的——它们频繁发生，而且只需要最少的努力。”“这是大脑运作的关键部分，但在合成材料中复制的类似行为很少。”

像许多现在已经取得成果的研究项目一样，测试量子材料非定域性是否可能的想法是在疫情期间产生的。物理实验室的空间被关闭了，因此该团队在包含多个设备的阵列上进行计算，以模拟大脑中的多个神经元和突触。在运行这些测试时，他们发现理论上非局部性是可能的。

实验室重新开放后，他们进一步完善了这个想法，并邀请了加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院副教授Duygu Kuzum，他在电子和计算机工程方面的工作帮助他们将模拟变成实际设备。

这涉及到镍酸盐薄膜——一种显示丰富电子特性的“量子材料”陶瓷——插入氢离子，然后在其上放置一个金属导体。一根电线连接在金属上，这样电子信号就可以发送到镍合金上。信号使凝胶状的氢原子移动到一种特定的形态，当信号被移除时，新的形态仍然存在。

“这本质上就是记忆的样子，”Frañó说。“这个装置会记住你扰动了材料。现在你可以微调这些离子的流向，以创建更导电、更容易电流通过的通道。”

传统上，创建能够传输足够电力给笔记本电脑等设备供电的网络需要具有连续连接点的复杂电路，这既低效又昂贵。Q-MEEN-C的设计概念要简单得多，因为实验中的非局部行为意味着电路中的所有电线不必相互连接。想象一下蜘蛛网，其中一个部分的运动可以在整个蛛网上感觉到。

这类似于大脑的学习方式:不是线性的方式，而是复杂的层次。每一项学习都会在大脑的多个区域建立连接，使我们不仅能够区分树木和狗，还能区分橡树和棕榈树，金毛猎犬和贵宾犬。

迄今为止，这些大脑执行得如此美妙的模式识别任务，只能通过计算机软件来模拟。像ChatGPT和Bard这样的人工智能程序使用复杂的算法来模仿基于大脑的活动，如思考和写作。他们做得很好。但如果没有相应的先进硬件支持，软件在某一时刻将达到其极限。

Frañó渴望一场硬件革命，与目前正在发生的软件革命并行，并向人们展示，在合成材料中再现非局部行为是可能的，这让科学家们离目标又近了一步。下一步将涉及创建更复杂的阵列，以更精细的配置使用更多电极。

“在我们试图理解和模拟大脑功能方面，这是非常重要的一步，”戴恩斯说，他也是作者之一。“展示一个具有非局部互动的系统，可以让我们进一步了解我们的大脑如何思考。当然，我们的大脑比这要复杂得多，但一个能够学习的物理系统必须是高度互动的，这是必要的第一步。我们现在可以考虑更远距离的空间和时间一致性“

“人们普遍认为，为了让这项技术真正爆发，我们需要找到改进硬件的方法——一个可以与软件一起执行任务的物理机器，”Frañó表示。“下一阶段，我们将创造高效的机器，其物理特性是进行学习的机器。这将为我们提供人工智能世界的新范式。”

本文工作主要由量子材料能源高效神经形态计算支持，该能源前沿研究中心由美国能源部、科学和基础能源科学办公室资助，由美国能源部资助(DE-SC0019273)。资助者的完整名单可以在论文致谢中找到。

作者：加州大学圣地亚哥分校

原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230808110939.htm

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