研究人员开发了人工智能的新硬件。学分:普渡大学/王琦
仅仅是解决一个难题或玩一个游戏，人工智能就需要在数千台计算机上运行软件。这可能是三个核电站在一小时内产生的能量。
一个工程师团队开发了一种硬件，可以使用一种目前运行在软件平台上的人工智能来学习技能。在硬件和软件之间共享智能特性，将抵消在自动驾驶汽车或药物研发等更高级应用中使用人工智能所需的能量。
“软件正在承担人工智能领域的大部分挑战。如果你能将智能融入到电路元件中，而不仅仅是软件，你就能做一些今天根本做不到的事情，”普渡大学(Purdue University)材料工程学教授施里拉姆拉马纳坦(Shriram Ramanathan)说。
人工智能硬件开发仍处于早期研究阶段。研究人员已经在一些潜在的硬件上展示了人工智能，但还没有解决人工智能的巨大能源需求。
Ramanathan表示，随着人工智能越来越多地渗透到日常生活中，在巨大的能源需求下严重依赖软件是不可持续的。如果硬件和软件能够共享智能特性，那么一块硅材料可能会在给定的能量输入下取得更大的成就。
Ramanathan的团队是第一个在室温下在一块潜在硬件上展示人工“树状”记忆体的团队。过去，研究人员只能在电子设备温度过低的情况下在硬件中观察到这种记忆。
这项研究的结果发表在《自然通讯》杂志上。
Ramanathan团队开发的硬件是由所谓的量子材料制成的。这些材料以其经典物理无法解释的特性而闻名。Ramanathan的实验室一直致力于更好地了解这些材料，以及如何利用它们解决电子领域的问题。
软件使用树状记忆将信息组织成不同的“分支”，使这些信息在学习新技能或任务时更容易检索。
该策略的灵感来自于人类大脑如何对信息进行分类并做出决定。
“人类记忆事物的方式是树形结构的分类。比如，我们记忆的‘水果’类的‘苹果’，‘动物’类的‘大象’。”“在硬件上模仿这些特征对大脑启发计算来说可能很有趣。”
该团队将质子引入一种名为氧化钕的量子材料中。他们发现，在材料上施加一个电脉冲，就会绕着质子运动。质子的每一个新位置都会产生一种不同的抵抗状态，这种状态会产生一种被称为记忆状态的信息存储位置。多个电脉冲产生一个由记忆状态组成的分支。
“我们可以利用量子力学效应在材料中建立成千上万种记忆状态。材料保持不变。我们只是在绕着质子移动，”拉马纳坦说。
通过模拟在这种材料中发现的特性，研究小组表明这种材料能够学习数字0到9。学习数字的能力是测试人工智能的基础。
在室温下在材料中演示这些树是向显示硬件可以从软件中卸载任务迈进了一步。
Ramanathan表示:“这一发现为人工智能开辟了新的前沿，而这些前沿在很大程度上被忽视了，因为将这种智能应用到电子硬件中并不存在。”
该材料还可能有助于创造一种让人类更自然地与人工智能交流的方式。
质子也是人类的天然信息载体。质子传输设备可能是最终实现与生物直接交流的关键部件，比如通过大脑植入。”
