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物理学家用新的量子材料模拟人工大脑网络

大流行封锁迫使人们对未来ai计算设备的设计有了新的视角

艾萨克·牛顿在远离鼠疫传播的情况下取得了突破性的科学成果,这是一个传奇。加州大学圣地亚哥分校(University of California San Diego)的物理学家们现在可以在流行病学的编年史上占有一席之地。

加州大学圣地亚哥分校的研究人员和普渡大学的同事们现在模拟了新型人工智能计算设备的基础,模拟了大脑功能,这是COVID-19大流行封锁带来的成就。通过将新的超级计算机材料与特殊的氧化物相结合,研究人员成功地证明了电路网络的主干和设备,它们反映了基于生物的神经网络中神经元和突触的连通性。

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就像基于生物学的系统(左图),复杂的突发行为——当独立的组件在一个协调的系统中合并在一起时产生——也是由基于量子材料的设备组成的神经形态网络(右图)产生的。

对仿真进行了描述《美国国家科学院院刊》。

随着当今计算机和其他设备对带宽的需求达到技术极限,科学家们正在努力实现这样一个未来:通过精心设计新材料,可以模拟动物类神经系统的速度和精度。基于量子材料的神经形态计算显示了基于量子力学的特性,使科学家能够超越传统半导体材料的极限。这种先进的多功能性为新时代的设备打开了大门,这些设备比今天的设备更灵活,能耗更低。其中一些努力是由物理系助理教授Alex Frañó和加州大学圣地亚哥分校量子材料高效神经计算(Q-MEEN-C),能源部支持的能源前沿研究中心。

“在过去的50年里,我们看到了令人难以置信的技术成就,这些成就导致计算机越来越小,越来越快——但即使是这些设备在数据存储和能源消耗方面也有限制,”Frañó说,他是其中之一PNAS论文的作者,还有前加州大学圣地亚哥分校校长、加州大学校长、物理学家罗伯特·戴恩斯。“神经形态计算受到了数百万神经元、轴突和树突的涌现过程的启发,这些神经元、轴突和树突在一个极其复杂的神经系统中连接着我们的全身。”

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物理系助理教授Alex Frañó

作为实验物理学家,Frañó和戴恩斯通常在他们的实验室里忙于使用最先进的仪器探索新材料。但随着大流行的爆发,Frañó和他的同事们被迫隔离,担心他们将如何继续推进他们的研究。他们最终意识到,他们可以从模拟量子材料的角度推进他们的科学。

“这是一篇全球性的论文,”他说Frano。“我和我的合著者决定从更理论的角度来研究这个问题,所以我们坐下来,开始每周(基于zoom)开会。最终,这个想法得到了发展并获得了成功。”

研究人员的创新基于两种类型的量子物质——以氧化铜为基础的超导材料和以氧化镍为基础的金属绝缘体过渡材料。他们创造了基本的“回路装置”,可以用氦和氢在纳米尺度上精确控制,反映神经元和突触的连接方式。通过增加更多这样的设备,这些设备可以相互连接和交换信息,模拟表明,最终它们将创造出一系列网络设备,这些设备将显示出动物大脑等紧急属性。

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就像大脑一样,神经形态设备也被设计来加强比其他连接更重要的连接,就像突触比其他的更重要的信息一样。

Frañó说:“令人惊讶的是,当你开始放入更多循环时,你开始看到你意想不到的行为。”“从这篇论文中,我们可以想象用6个、20个或100个这样的设备来做这件事——然后它就会成倍地丰富起来。我们的最终目标是创建一个非常庞大和复杂的设备网络,使其具备学习和适应的能力。”

随着大流行限制的放松,Frañó和他的同事们回到了实验室,测试在PNAS纸和真实世界的仪器。

这篇论文的作者包括:Uday Goteti, Ivan Zaluzhnyy, Shriram Ramanathan, Robert Dynes和Alex Frañó。

该研究得到了Q-MEEN-C的支持,Q-MEEN-C由美国能源部、基础能源科学办公室(DE-SC0019273)资助。


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