（原标题：一类出路繁花的芯片）开云体育(中国)官方网站

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像东说念主脑相同贬责信息的神经形态芯片——这是物理学家 Heidemarie Krüger 和她位于德累斯顿的创业公司 Techifab 的指标。这位来自莱布尼茨光子本领筹备所和耶拿弗里德里希席勒大学的筹备东说念主员正在开采一种本领，不错在起源平直贬责和存储数据，从而无需在贬责器和内存之间进行耗能的数据传输。

克鲁格与她的团队沿途戮力于于基于忆阻器的组件的筹备，这些组件将在动力效果和筹画本领方面成立新圭臬。这种及时且资源高效的本领不错扶植自动驾驶汽车和工业工场等哄骗。“咱们的指标所以大脑为模子，创建一种省略以最小的能耗作念出复杂、妥当逻辑的方案的本领，”克鲁格说。

她对于忆阻器的不雅点著述发表在《哄骗物理学杂志》上。

中枢改进：具有牵记和学习功能的忆阻器

神经形态芯片基于忆阻器，其功能雷同于大脑中的突触。它们不仅不错存储信息，还不错同期贬责信息。传统筹画机不休在内存和贬责器之间交换数据，而这项本领则在腹地责任。这大大裁减了功耗，并兑现了快速、散布的数据分析。

“一个关键的阔别是，忆阻器省略贬责连气儿的中间情状——不单是是‘0’和‘1’，还包括中间值，”克鲁格解释说念。这种机动的数据贬责为模拟神经网罗的算法开辟了新的可能性。潜在的哄骗范围从预测性机器珍摄到自动驾驶等安全关键范畴的及时候析。

从实验室发现到工业哄骗

这一改进之旅始于 2011 年实验室的一次巧合发现。在材料分析历程中，Krüger 的团队不雅察到了一条典型的“环路”弧线，这是具有滞后性忆阻器电阻的忆阻器的鲜艳性四肢。此特色使该建立省略“记取”畴昔的筹画并平直实行复杂的筹画。这一发现促成了使用铋和氧化铁的组合开采东说念主工突触的思法。

“咱们也曾讲授，这些东说念主工突触不错有用地贬责复杂的筹画任务，举例矩阵乘法，”克鲁格说。此类筹画组成了很多东说念主工智能哄骗身手和图像贬责算法的检修基础。2025 年 1 月，新闻杂志《明镜周刊》报说念了克鲁格的本领奈何为节能筹画成立新圭臬。

具有旯旮筹画后劲的本领

忆阻器的结构允许平直在起源贬责数据——这是所谓旯旮筹画的关键组件，在旯旮筹画中，数据无需传输到中央云系统。“这意味着更高的安全性和落寞性，因为明锐数据仍保留在腹地，”Krüger 指出。这在工业传感器系统中可能是一个显贵的上风，举例，不错检测磨损的早期迹象并谨防系统故障。

在最先的试点步地中，Krüger 的团队也曾与弗莱贝格工业大学协作，在践诺条目下测试了该本领。测试标明，神经形态芯片不错可靠地检测到哪怕是最轻微的变化，并准确预测磨损模式。

节能东说念主工智能系统的可捏续发展之路

天然传统贬责器需要越来越多的晶体管来贬责日益增长的数据，但传统芯片策画已达到物理和动力极限。神经形态步履聚积了内存和贬责单位，裁减了能耗并大大膨胀了 AI 系统的后劲。

Krüger 示意：“咱们的指标不仅是分析数据集，还要学习、识别模式，并机动搪塞新情况，而无需不休畅达到外部数据中心。”这项本领不错匡助提升数据中心的动力效果，并以更少的资源开采东说念主工智能哄骗身手。

Krüger 现在的原型有 32 个忆阻器。鄙人一阶段的开采中，这个数字展望将增多到 200 多个，以模拟复杂的神经网罗并兑现自主系统中的新哄骗。

更多信息：Heidemarie Schmidt，《滞后忆阻器的远景》是无传输数据筹画和存储现在缺失的中枢硬件元素，《哄骗物理学杂志》（2024 年）。DOI ：10.1063/5.0206891

期刊信息： 哄骗物理学杂志

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