轴突模拟材料有望实现更高效的计算

Josiah02

德克萨斯农工大学、桑迪亚国家实验室利弗莫尔分校和斯坦福大学的研究人员团队正在从大脑中汲取经验，设计出更高效的计算材料。这种新发现的材料是同类材料中的首创——它模仿轴突的行为，在电信号沿传输线传播时自发传播电信号。这些发现可能对计算和人工智能的未来至关重要。
这项研究发表在《自然》杂志上。
由于金属的天然电阻，在金属导体中传播的任何电信号都会损失振幅。现代计算机处理器 (CPU) 和图形处理单元可以包含大约 30 英里的细铜线，用于在芯片内移动电信号。这些损失很快就会累积起来，需要放大器来保持脉冲的完整性。这些设计限制会影响当前互连密集型芯片的性能。
为了克服这一限制，研究人员从轴突中汲取了灵感。轴突是脊椎动物神经细胞或神经元的一部分，能够将电脉冲传导出神经细胞体。
“通常，我们希望将数据信号从一个地方传输到另一个更远的地方，”主要作者、桑迪亚国家实验室的博士后学者、德克萨斯 A&M 大学材料科学与工程专业的前博士生蒂姆布朗博士说。
“例如，我们可能需要将电脉冲从 CPU 芯片的边缘传输到靠近其中心的晶体管。即使是导电性最好的金属，室温下的电阻也会不断消散传输的信号，因此我们通常会切断传输线并增强信号，这会消耗能量、时间和空间。生物学的做法则不同：大脑中的一些信号也会跨越厘米的距离传输，但通过由电阻性更强的有机物质构成的轴突，并且不会中断和增强信号。”
德克萨斯农工大学材料科学与工程系副教授 Patrick Shamberger 博士表示，轴突是沟通的高速公路。它们将信号从一个神经元传递到相邻的神经元。神经元负责处理信号，而轴突就像光纤电缆，将信号从一个神经元传输到其相邻神经元。
与轴突模型一样，本研究中发现的材料处于启动状态，因此当电压脉冲沿轴突传递时，它们可以自发放大电压脉冲。研究人员利用了钴酸镧中的电子相变，这种相变使其在加热时变得更具导电性。这种特性与信号通过材料时产生的少量热量相互作用，形成正反馈回路。
其结果是出现了一系列在普通无源电气元件（电阻器、电容器、电感器）中无法观察到的奇异行为，包括小扰动的放大、负电阻和交流信号中异常大的相移。
Shamberger 表示，这些材料之所以独特，是因为它们处于半稳定的“金发姑娘状态”。电脉冲既不会衰减，也不会出现热失控和故障。相反，如果将材料保持在恒定电流条件下，它将自然振荡。研究人员确定，他们可以利用这种行为来产生尖峰行为并放大沿传输线传播的信号。
“我们基本上利用了材料内部的不稳定性，当电子脉冲沿着传输线传递时，这种不稳定性会不断加强。虽然我们的合著者斯坦·威廉姆斯博士在理论上预测了这种行为，但这是首次证实它的存在。”
这些发现可能对计算的未来至关重要，而计算正在推动对能源使用的需求不断增长。到 2030 年，数据中心预计将使用美国 8% 的电力，而人工智能可能会大幅增加这一需求。从长远来看，这是朝着理解动态材料和利用生物灵感促进更高效计算迈出的一步。