英國(guó)的研究人員最近開(kāi)發(fā)出一款新型電腦晶片，有望使某些人工智慧（AI）系統(tǒng)在能源效率上大幅提升。這款裝置由拉夫堡大學(xué)的物理學(xué)家研制，能直接在硬體上處理隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)，而不需要依賴(lài)傳統(tǒng)電腦上運(yùn)行的軟體。研究人員聲稱(chēng)，這種方法在某些任務(wù)中能達(dá)到比傳統(tǒng)軟體方法高達(dá) 2,000 倍的能源效率，盡管具體的增益會(huì)根據(jù)應(yīng)用而有所不同。

這一突破令人振奮，因?yàn)樗故玖宋覀兛梢灾匦滤伎糀I 系統(tǒng)的建構(gòu)方式，拉夫堡大學(xué)的高級(jí)講師 Pavel Borisov 博士表示，他是這項(xiàng)由工程與物理科學(xué)研究委員會(huì)（EPSRC）資助的研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人。他指出，透過(guò)使用物理過(guò)程而非完全依賴(lài)軟體，我們可以顯著降低這類(lèi)任務(wù)所需的能量。

該研究發(fā)表于《Advanced Intelligent Systems》期刊，展示了一種基于鋰鉭氧化物的薄膜記憶電阻器裝置，具有隨機(jī)納米孔的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不均勻性，并執(zhí)行了 XOR 操作、圖像識(shí)別以及時(shí)間序列預(yù)測(cè)和重建等計(jì)算任務(wù)。在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，研究人員選擇了復(fù)雜的三維混沌 Lorenz-63 時(shí)間序列。他們通過(guò)在裝置上施加三個(gè)時(shí)間電壓波形，并使用來(lái)自三個(gè)輸出物理儲(chǔ)池的電流信號(hào)訓(xùn)練讀取層，成功地在有物理儲(chǔ)池的情況下實(shí)現(xiàn)了滿(mǎn)意的預(yù)測(cè)和重建準(zhǔn)確度。

研究團(tuán)隊(duì)還指出，他們的工作突顯了可擴(kuò)展的全氧儲(chǔ)池系統(tǒng)在晶片上的潛力，為應(yīng)對(duì)時(shí)間信號(hào)的能源高效神經(jīng)形電子產(chǎn)品鋪平了道路。他們展示了這個(gè)裝置能處理時(shí)間依賴(lài)的數(shù)據(jù)，并且在其輸出被輸入到線(xiàn)性計(jì)算模型時(shí)，可以用來(lái)識(shí)別模式和進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。根據(jù)新聞稿，他們使用Lorenz-63 系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，這是一個(gè)著名的與「蝴蝶效應(yīng)」相關(guān)的數(shù)學(xué)混沌模型，并且執(zhí)行了識(shí)別簡(jiǎn)單像素化數(shù)字圖像和基本邏輯運(yùn)算的任務(wù)。

拉夫堡大學(xué)芯片測(cè)試中。圖片來(lái)源：拉夫堡大學(xué)

在這些測(cè)試中，模型能夠成功地利用經(jīng)過(guò)記憶電阻器處理的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)混沌Lorenz 系統(tǒng)的短期行為并重建缺失數(shù)據(jù)。它也正確識(shí)別了像素化的數(shù)字并執(zhí)行了基本邏輯運(yùn)算，顯示出同一設(shè)備能支持多種不同任務(wù)的能力。

受到人腦形成數(shù)量龐大且似乎隨機(jī)的神經(jīng)連接的啟發(fā)，Borisov 博士表示，他們?cè)阡囥g氧化物的納米薄膜中設(shè)計(jì)孔洞，創(chuàng)建了復(fù)雜的隨機(jī)物理連接，作為一種新型電子設(shè)備的一部分。他們展示了如何利用這些設(shè)備以高達(dá) 2,000 倍較低的能量消耗預(yù)測(cè)復(fù)雜時(shí)間序列的未來(lái)演變。

來(lái)源：Joshua Donald et al, Scalable Platform Enabling Reservoir Computing With Nanoporous Oxide Memristors for Image Recognition and Time Series Prediction, Advanced Intelligent Systems (2026). DOI: 10.1002/aisy.202500833

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