來自腦細胞的啟發：新型計算機組件

盡管技術在不斷進步，但人腦在幾個方面仍然優于計算機。雖然計算機可以比人類更快地進行數學計算，但人腦能夠處理復雜的感官信息，并輕松地適應新的經驗。這種能力仍然是計算機無法企及的，而人腦在完成這一壯舉的同時，所消耗的能量僅是筆記本電腦的一小部分。

大腦的結構對其能源效率有很大貢獻。與計算機不同，記憶和處理是獨立的實體，信息需要在它們之間傳輸，而大腦中的神經元和突觸能夠同時存儲和處理信息。這消除了數據不斷傳輸的需要，這可能導致計算機在處理大量信息時速度減慢。

解決這一瓶頸的一個可能辦法是以人腦為模型的新型計算機架構。為此，科學家們正在開發所謂的記憶體：像腦細胞一樣，將數據存儲和處理結合起來的組件。

來自瑞士聯邦材料科學與技術實驗室（Empa）、蘇黎世聯邦理工學院和"米蘭理工大學"的一個研究小組現在已經開發出一種記憶體，它比前輩們更強大，更容易制造。研究人員最近在《科學進展》雜志上發表了他們的成果。

通過混合離子和電子導電性能

這種新型的記憶器是基于鹵化物過氧化物納米晶體，一種從太陽能電池制造中得知的半導體材料。蘇黎世聯邦理工學院和Empa的前ETH研究員和博士后研究員Rohit John解釋說："鹵化物過氧化物既能傳導離子也能傳導電子。這種雙重導電性使更復雜的計算成為可能，與大腦中的過程非常相似"。

研究人員完全在Empa進行了該研究的實驗部分：他們在薄膜和光伏實驗室制造了薄膜記憶體，并在納米級界面的傳輸實驗室調查了它們的物理特性。基于測量結果，他們隨后模擬了一項復雜的計算任務，該任務與大腦視覺皮層的學習過程相對應。該任務涉及根據來自視網膜的信號確定光的方向。

蘇黎世聯邦理工學院教授、Empa功能無機材料研究組組長Maksym Kovalenko說："據我們所知，這只是第二次在憶阻器上進行這種計算。與此同時，我們的記憶體比以前更容易制造。"

這是因為，與許多其他半導體相比，過氧化物在低溫下會結晶。此外，新的記憶體不需要通過應用特定的電壓進行復雜的預處理，而類似的設備在執行此類計算任務時需要這種預處理。這使它們更快、更節能。

不過，這項技術還沒有完全準備好用于部署。新的記憶體可以很容易地被制造出來，但它們難以與現有的計算機芯片集成，不能承受加工硅所需的400至500攝氏度的溫度--至少現在還不能。但是根據米蘭理工大學教授Daniele Ielmini的說法，這種整合是新的類腦計算機技術成功的關鍵。

"我們的目標不是要取代經典的計算機架構，"他解釋說。他解釋說："相反，我們希望開發替代架構，以更快的速度和更高的能源效率執行某些任務。例如，這包括對大量數據的并行處理，今天從農業到太空探索，到處都在產生這種數據。"

有望的是，還有其他具有類似特性的材料可以用來制造高性能的記憶體。"我們現在可以用不同的材料來測試我們的記憶體設計，"米蘭理工大學"的博士生Alessandro Milozzi說。"很有可能其中一些更適合與硅集成。"