如果计算机可以根据接收到的信息学习重新连接电路会怎样？

美国能源部(DOE)的阿贡国家实验室等多家机构合作创造了一种材料，可用于制造可以做到这一点的计算机芯片。它通过所谓的“神经形态”电路和计算机架构来复制大脑功能来实现这一点。

“人类的大脑实际上可以通过学习新事物而改变，”在阿贡和伊利诺伊大学芝加哥分校联合任命的论文合著者苏布拉马尼安·桑卡拉纳拉亚南说。“我们现在已经为机器创建了一种设备，可以以类似大脑的方式重新配置其电路。”

有了这种能力，基于人工智能的计算机可以更快、更准确地完成困难的工作，同时使用更少的能源。

1、新设备中的关键材料

新设备中的关键材料由钕、镍和氧组成，被称为钙钛矿镍酸钕。研究小组给这种材料注入了氢气，并在其上附加了电极，允许在不同电压下施加电脉冲。

Sankaranarayanan说：“氢气在镍酸盐中的数量以及它的位置，改变了电子特性。而我们可以通过不同的电脉冲来改变它的位置和浓度。”

“这种材料具有多层次的特性，”论文共同作者、阿贡国家实验室物理学家周华补充说。“它具有日常电子产品的两种常见功能--开启和阻断电流，以及储存和释放电力。真正新的和引人注目的是增加了与大脑中突触和神经元的独立行为类似的两种功能。 一个神经元是一个单一的神经细胞，通过突触与其他神经细胞连接。神经元发起对外部世界的感应。”

在其贡献中，阿贡团队对不同电压下的镍酸钕装置所发生的事情进行了计算和实验表征。为此，他们依靠能源部科学办公室在阿贡的用户设施：先进光子源、阿贡领导计算设施和纳米材料中心。

2、改变电压就能控制氢离子在镍酸盐中的移动

实验结果表明，只要改变电压就能控制氢离子在镍酸盐中的移动。一定的电压使氢气集中在镍酸盐中心，产生类似神经元的行为。不同的电压使氢离子从中心穿梭出来，产生类似突触的行为。在不同的电压下，氢的位置和浓度会引起计算机芯片的通断电流。

阿贡国家实验室科学家Sukriti Manna说：“我们在原子尺度上揭示这一机制的计算是超级密集的。”该团队不仅依靠阿贡领导层计算设施的计算能力，而且还依靠国家能源研究科学计算中心，这是美国能源部科学办公室在劳伦斯伯克利国家实验室的用户设施。

该机制的确认部分来自高级光子源33-ID-D光束线上的实验。

“多年来，我们与普渡集团建立了非常富有成效的合作伙伴关系，”周说，“在这里，该团队确定了原子在不同电压下在镍酸盐中的排列方式。尤其重要的是在原子尺度上跟踪材料对氢运动的反应。”

借助该团队的镍酸盐装置，科学家们将努力创建一个可以从经验中学习和修改的人工神经元和突触网络。这个网络会随着新信息的出现而增长或缩小，因此能够以极高的能源效率工作。这种能源效率转化为更低的运营成本。

以团队的设备为基础的受大脑启发的微电子学可能会有光明的未来。该设备可以通过与半导体行业实践兼容的技术在室温下制造。

文章来源： cnBeta， 芯联天下