為了解決難題或玩游戲，人工智能可能需要在數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的軟件。那可能是三個(gè)核電廠在一小時(shí)內(nèi)產(chǎn)生的能量。一組工程師創(chuàng)建了可以使用當(dāng)前在軟件平臺(tái)上運(yùn)行的AI來(lái)學(xué)習(xí)技能的硬件。在硬件和軟件之間共享智能功能將抵消在更高級(jí)的應(yīng)用程序(如自動(dòng)駕駛汽車或發(fā)現(xiàn))中使用AI所需的能量。

材料學(xué)教授Shriram Ramanathan表示：“軟件正在承擔(dān)AI中的大多數(shù)挑戰(zhàn)。如果您除了將軟件中發(fā)生的事情整合到電路組件中，還可以將智能整合到電路組件中，那么您可以做的事情如今根本無(wú)法完成。”普渡大學(xué)的工程學(xué)。

AI硬件開(kāi)發(fā)仍處于早期研究階段。研究人員已經(jīng)在潛在的硬件中演示了AI，但尚未解決AI的巨大能源需求。

Ramanathan說(shuō)，隨著AI滲透到日常生活中的更多部分，對(duì)具有大量能源需求的軟件的嚴(yán)重依賴已無(wú)法持續(xù)。如果硬件和軟件可以共享智能功能，那么在給定的能量輸入下，一塊硅片可能能夠?qū)崿F(xiàn)更多目標(biāo)。

Ramanathan的團(tuán)隊(duì)率先在室溫下的一種潛在硬件中演示了人造的“樹(shù)狀”內(nèi)存。過(guò)去，研究人員只能在對(duì)于電子設(shè)備而言太低的溫度下在硬件中觀察到這種存儲(chǔ)器。

這項(xiàng)研究的結(jié)果發(fā)表在《自然通訊》雜志 上。

Ramanathan團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的硬件由所謂的量子材料制成。這些材料因具有無(wú)法由經(jīng)典物理學(xué)解釋的特性而聞名。Ramanathan的實(shí)驗(yàn)室一直在努力更好地理解這些材料以及如何將其用于解決電子學(xué)中的問(wèn)題。

軟件使用樹(shù)狀內(nèi)存將信息組織到各種“分支”中，從而在學(xué)習(xí)新技能或任務(wù)時(shí)更易于檢索該信息。