一个由美国和印度科学家组成的国际研究团队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（AI）驱动的计算应用程序的性能。相关论文发表于新一期《自然》杂志。
研究团队称，他们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。
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。
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，使其高达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。
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。
一个由美国和印度科学家组成的国际研究团队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（AI）驱动的计算应用程序的性能。相关论文发表于新一期《自然》杂志。
研究团队称，他们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。
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。
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，使其高达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。
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。
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