腦機(jī)啟偵丨類腦芯片使部分AI任務(wù)能效提升2000倍（04.13）

英國的研究人員最近開發(fā)出一款新型電腦晶片，有望使某些人工智慧（AI）系統(tǒng)在能源效率上大幅提升。這款裝置由拉夫堡大學(xué)的物理學(xué)家研制，能直接在硬體上處理隨時間變化的數(shù)據(jù)，而不需要依賴傳統(tǒng)電腦上運行的軟體。研究人員聲稱，這種方法在某些任務(wù)中能達(dá)到比傳統(tǒng)軟體方法高達(dá) 2,000 倍的能源效率，盡管具體的增益會根據(jù)應(yīng)用而有所不同。

這一突破令人振奮，因為它展示了我們可以重新思考AI 系統(tǒng)的建構(gòu)方式，拉夫堡大學(xué)的高級講師 Pavel Borisov 博士表示，他是這項由工程與物理科學(xué)研究委員會（EPSRC）資助的研究團(tuán)隊的負(fù)責(zé)人。他指出，透過使用物理過程而非完全依賴軟體，我們可以顯著降低這類任務(wù)所需的能量。

該研究發(fā)表于《Advanced Intelligent Systems》期刊，展示了一種基于鋰鉭氧化物的薄膜記憶電阻器裝置，具有隨機(jī)納米孔的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不均勻性，并執(zhí)行了 XOR 操作、圖像識別以及時間序列預(yù)測和重建等計算任務(wù)。在進(jìn)行時間序列預(yù)測時，研究人員選擇了復(fù)雜的三維混沌 Lorenz-63 時間序列。他們通過在裝置上施加三個時間電壓波形，并使用來自三個輸出物理儲池的電流信號訓(xùn)練讀取層，成功地在有物理儲池的情況下實現(xiàn)了滿意的預(yù)測和重建準(zhǔn)確度。

研究團(tuán)隊還指出，他們的工作突顯了可擴(kuò)展的全氧儲池系統(tǒng)在晶片上的潛力，為應(yīng)對時間信號的能源高效神經(jīng)形電子產(chǎn)品鋪平了道路。他們展示了這個裝置能處理時間依賴的數(shù)據(jù)，并且在其輸出被輸入到線性計算模型時，可以用來識別模式和進(jìn)行短期預(yù)測。根據(jù)新聞稿，他們使用Lorenz-63 系統(tǒng)進(jìn)行測試，這是一個著名的與「蝴蝶效應(yīng)」相關(guān)的數(shù)學(xué)混沌模型，并且執(zhí)行了識別簡單像素化數(shù)字圖像和基本邏輯運算的任務(wù)。

拉夫堡大學(xué)芯片測試中。圖片來源：拉夫堡大學(xué)

在這些測試中，模型能夠成功地利用經(jīng)過記憶電阻器處理的數(shù)據(jù)預(yù)測混沌Lorenz 系統(tǒng)的短期行為并重建缺失數(shù)據(jù)。它也正確識別了像素化的數(shù)字并執(zhí)行了基本邏輯運算，顯示出同一設(shè)備能支持多種不同任務(wù)的能力。

受到人腦形成數(shù)量龐大且似乎隨機(jī)的神經(jīng)連接的啟發(fā)，Borisov 博士表示，他們在鋰鉭氧化物的納米薄膜中設(shè)計孔洞，創(chuàng)建了復(fù)雜的隨機(jī)物理連接，作為一種新型電子設(shè)備的一部分。他們展示了如何利用這些設(shè)備以高達(dá) 2,000 倍較低的能量消耗預(yù)測復(fù)雜時間序列的未來演變。

來源：Joshua Donald et al, Scalable Platform Enabling Reservoir Computing With Nanoporous Oxide Memristors for Image Recognition and Time Series Prediction, Advanced Intelligent Systems (2026). DOI: 10.1002/aisy.202500833

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