来源：环球时报

美国“每日科技” 3月23日文章，原题：微型类脑设备或可解决人工智能面临的最大能耗难题 经典电影《黑客帝国》中由计算机创造的脑中世界或正突破科幻的次元壁。近日，剑桥大学的研究人员研发出一款模拟人脑物理特性的设备，能够将AI的能耗降低70%，旨在阻止数据中心巨大的电力消耗并防止系统崩溃。

AI的指数级增长带来了一个传统计算机系统难以解决的问题——当前的数据中心正在消耗大量电力，这主要是因为现代芯片设计中的一个根本性缺陷。在这一背景下，一种新的生物学需求应运而生，也就是开发模拟人和动物神经计算行为的新兴技术。剑桥大学研究团队取得突破性进展，打破了这一历史性障碍，并将成果发表在美国《科学进展》期刊上。研究人员巴博克·巴希特率领团队开发了一种基于氧化铪的新型忆阻器，它允许信息在同一物理介质上进行处理和存储，从而将AI的能耗降低了70%。这项研究受到了人脑工作机制的启发——人脑中的神经元和突触能够以最小的能量消耗同时执行储存信息和处理信息这两种功能，因此能以极高的效率运行。

为何与生物大脑相比，当前的计算机效率“并不高”？这与数据的传输方式密切相关。在传统的电脑芯片中，信息必须在处理器和内存盘之间来回不断地传输，这个过程既耗时又会产生大量热量，这也是数据中心耗电量大的原因。而剑桥大学开发的这款“类脑”设备，能够记住流经自身的电荷量。同时，研究团队引入一种创新机制，让数据流更加稳定，精度也比普通计算设备高数百万倍，而这一过程仅需要极小的电流。通过施加电脉冲，该设备能够逐渐调节其导电率，而不需要通过传统计算机的二进制系统。实验数据表明，该设备能够使计算机的硬件设施以类似人类大脑神经连接的方式进行“真正的学习”。

尽管这一新技术并不能立即进入应用市场、进行商业化，但它为未来10年的计算系统奠定基础。这一突破也为新一代信息处理设备的设计思路打开了大门。在不远的将来，从智能传感器到自动驾驶系统，或许都能最大限度降低能耗。（立夏译）