从人脑中汲取灵感，研究人员开发了一种能够进行更高层次思考的新型突触晶体管。
该设备由西北大学、波士顿学院和麻省理工学院（MIT）的研究人员设计，可以像人脑一样同时处理和存储信息。在新的实验中，研究人员证明，晶体管超越了简单的机器学习任务，可以对数据进行分类，并且能够执行联想学习。
尽管以前的研究已经利用类似的策略来开发类脑计算设备，但这些晶体管无法在低温之外工作。相比之下，新器件在室温下是稳定的。它还能快速运行，消耗的能量非常少，即使在断电时也能保留存储的信息，使其成为实际应用的理想选择。
该研究于今日（12月20日）发表在《自然》杂志上。
“大脑的架构与数字计算机完全不同，”西北大学的Mark C. Hersam说，他是这项研究的共同负责人。“在数字计算机中，数据在微处理器和存储器之间来回移动，这会消耗大量能量，并在尝试同时执行多项任务时造成瓶颈。另一方面，在大脑中，记忆和信息处理位于同一位置并完全集成，从而使能源效率提高了几个数量级。我们的突触晶体管同样实现了并发记忆和信息处理功能，可以更忠实地模仿大脑。
Hersam是西北大学麦考密克工程学院材料科学与工程的Walter P. Murphy教授。他还是材料科学与工程系主任、材料研究科学与工程中心主任和国际纳米技术研究所成员。Hersam与波士顿学院的Qiong 马和麻省理工学院的Pablo Jarillo-Herrero共同领导了这项研究。
人工智能 （AI） 的最新进展促使研究人员开发更像人脑的计算机。传统的数字计算系统具有独立的处理和存储单元，导致数据密集型任务消耗大量能量。随着智能设备不断收集大量数据，研究人员正争先恐后地寻找在不消耗大量电力的情况下处理所有数据的新方法。目前，存储电阻器或“忆阻器”是最成熟的技术，可以执行组合处理和存储功能。但忆阻器仍然受到能源成本高昂的开关的影响。
“几十年来，电子产品的范式一直是用晶体管构建所有东西，并使用相同的硅架构，”Hersam说。“通过将越来越多的晶体管封装到集成电路中，已经取得了重大进展。你不能否认这一战略的成功，但它是以高功耗为代价的，尤其是在当前的大数据时代，数字计算有望压倒电网。我们必须重新思考计算硬件，特别是对于人工智能和机器学习任务。
对于媒体联系人和资产
新闻旨在传播有益信息，英文版原文来自 https://news.northwestern.edu/stories/2023/12/new-brain-like-transistor-mimics-human-intelligence/