隨著傳統(tǒng)計(jì)算的進(jìn)展減緩，新的計(jì)算形式正走在前列。在賓夕法尼亞州立大學(xué)，一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)正在嘗試開創(chuàng)一種模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效率的計(jì)算類型，同時(shí)利用大腦的模擬性質(zhì)。

現(xiàn)代計(jì)算是數(shù)字的，由開/關(guān)或一和零兩種狀態(tài)組成。像大腦一樣的模擬計(jì)算機(jī)具有許多可能的狀態(tài)。打開或關(guān)閉電燈開關(guān)與將調(diào)光器開關(guān)切換到不同的照明量之間的區(qū)別。

研究小組負(fù)責(zé)人，賓夕法尼亞州立大學(xué)工程科學(xué)與力學(xué)助理教授Saptarshi Das認(rèn)為，神經(jīng)形態(tài)或受大腦啟發(fā)的計(jì)算已經(jīng)研究了40多年。新功能是，隨著達(dá)到數(shù)字計(jì)算的極限，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車等高速圖像處理的需求也在增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)的興起是追求神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的另一個(gè)驅(qū)動(dòng)力，而大數(shù)據(jù)的興起要求模式識(shí)別的類型特別適合大腦結(jié)構(gòu)。

戴斯說：“毫無(wú)疑問，我們擁有功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，問題是您必須將內(nèi)存存儲(chǔ)在一個(gè)地方，然后在其他地方進(jìn)行計(jì)算。”

此數(shù)據(jù)從內(nèi)存到邏輯再往回穿梭耗費(fèi)大量精力并減慢了計(jì)算速度。另外，這種計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)需要大量空間。如果計(jì)算和內(nèi)存存儲(chǔ)可以位于同一空間中，則可以消除此瓶頸。

“我們正在創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，試圖模仿大腦的能量和區(qū)域效率，” Das研究組的博士生，最近在《自然通訊》上發(fā)表的論文的第一作者Thomas Shranghamer解釋說。“大腦非常緊湊，可以放在肩膀上，而現(xiàn)代超級(jí)計(jì)算機(jī)占用的空間只有兩個(gè)或三個(gè)網(wǎng)球場(chǎng)。”

就像可以重新配置的連接大腦神經(jīng)元的突觸一樣，可以通過向石墨烯(碳原子的單原子厚層)上施加短暫的電場(chǎng)來重新配置團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這項(xiàng)工作中，它們顯示了至少16種可能的存儲(chǔ)狀態(tài)，這與大多數(shù)基于氧化物的憶阻器或存儲(chǔ)電阻中的兩種狀態(tài)相反。

達(dá)斯說：“我們已經(jīng)表明，我們可以使用簡(jiǎn)單的石墨烯場(chǎng)效應(yīng)晶體管來精確控制大量的存儲(chǔ)狀態(tài)。”

該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為將這項(xiàng)技術(shù)提高到商業(yè)規(guī)模是可行的。隨著許多最大的半導(dǎo)體公司積極追求神經(jīng)形態(tài)計(jì)算，Das相信他們會(huì)發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)有趣的工作。

除了Das和Shranghamer之外，論文的另一位作者是題為“用于高精度神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的石墨烯憶阻突觸”的工程科學(xué)和力學(xué)博士生Aaryan Oberoi。