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9月11日，印度科学院与美国得克萨斯大学奥斯汀分校合作的研究团队在《Nature》发文，研发出一款新型神经形态硬件平台，创下了迄今最高能效纪录：4.1万亿次运算/秒/瓦。这一平台可显著提升人工智能驱动的计算应用程序的性能。
虽然这并非科学家研制出的首个神经形态平台，但之前的设备计算效率较低。在最新研究中，研究人员对底层计算架构进行了调整，显著提高了能效，达到4.1万亿次运算/秒/瓦。因此，新忆阻器能够胜任更高级任务，如神经网络训练、自然语言处理等。这款平台是一种分子忆阻器模拟物，由分子组成，分子的电性能会根据通过分子的电荷量的不同而改变。研究团队表示，他们从人脑中汲取灵感，利用分子的自然摆动和抖动来处理和存储信息，从而研制出了迄今最准确、功能齐备的14位（万亿级）神经形态加速器。将其集成到电路板中，可以处理AI和机器学习任务，如用作人工神经网络、自动编码器，生成对抗网络等。而且，这款神经形态装置可用于研究、控制和操纵构成材料的分子运动，让其与特定的电状态匹配，并按需改变其分子行为。研究人员表示，他们也可以利用该神经形态平台，跟踪设备或材料内分子的运动，让其与特定电状态实时匹配。随后，通过施加不同电压，他们可以按需改变分子的行为，并与电气系统、计算机系统或纺织品等集成。研究团队的最终目标是，用基于节能环保的材料研制出高性能神经形态设备，取代目前的某些计算设备。
来源：颠覆性技术中心供稿
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