近十年以来,人工智能快速发展,机器学习的应用越来越广泛。人类因此收集了海量的数据,对于硬件系统计算能力的要求也更高了。但现在面临的问题是,目前这些硬件系统的计算力,并不能满足大量的数据处理需求。

基于这一问题,近日,来自新加坡国立大学纳米科学与纳米技术计划的研究人员在《自然》杂志的纳米技术专刊上发表了一篇论文,汇报了一种纳米级设备的发明。这一纳米材料平台可以实现最佳的数据存储计算,同时具有极高的能效。

更重要的是,上述研究第一次在纳米级设备中打破了电子的对称性,从而让设备自身产生不稳定的状态,模仿人类大脑的运作。

该项目的首席研究员Thirumalai Venky Venkatesan教授认为,现在必须从各个层面重新考虑目前的计算方法:材料、设备和体系结构。而他们研究的成果在材料和设备两个方面进行了突破,“从根本上讲,这一设备的计算能力要比现有的要高效一百万倍。 ”他认为,现在的计算平台难以维持未来大规模的数据处理,无法实现大规模的人工智能算法。

研究团队的发明基于一种独特的材料平台。与传统的有机电子设备不同的是,平台具有高度的可复制性和耐用性。在材料方面,成就这一发明的关键分子系统,来自于印度科学培养协会Sreebrata Goswami教授的创意。

Goswami教授说,过去几十年,他们一直在研究氧化还原活性配体分子的家族系统。基于研究出的分子系统在制造存储设备上取得的成功,他们用新的钳位配体重新设计出一种分子系统,可以充当电子海绵。

事实上,纳米材料对于模仿人类大脑运作的研究一直非常重要。在2019年,加州大学洛杉矶分校的科学家就和日本国立材料科学研究所的研究人员共同发明了一种实验装置,可以模仿人类大脑的一些功能,例如学习、记忆、睡眠等,该装置就是由缠结的纳米银线制成的。不过,新加坡国立大学团队的研究更侧重于纳米设备处理信息的能力。

除此之外,此次研究的主要架构师Sreetosh Goswami博士说,这次研究的主要发现在于电荷歧化或电子对称性的破坏。一直以来,这一现象就是物理学关注的重点,但它只能在特定条件(比如高温、低温或高压环境)下发生,因此无法转化到现实世界。此次研究成果可以让难以捉摸的电荷歧化现象在纳米级设备中发生,并且可以使用室温下的电场对其进行调制。

最近,Sreetosh博士发现,他可以驱动这些设备自激(指不外加激励信号而自行产生恒稳和持续的振荡),甚至会表现出纯粹的不稳定和混乱的状态。这非常接近于模仿人类大脑进行运作的过程。

他总结道,“现在,计算机科学家已经认识到,我们的大脑是现有的最节能、智能和能够容错的计算系统。此次发明的装置能够以最快的速度运行数百万次来模仿人脑的最佳特性,这将改变我们已知的计算方式。”接下来,团队正在努力开发可以模仿人脑功能的高效电路。