长期以来，研究人员一直致力于开发计算机，使其能像我们的大脑一样高效地工作。由哥德堡大学的研究人员领导的一项研究首次成功地将记忆功能与计算功能结合在一起。这一发现为更高效的技术——从手机到自动驾驶汽车——开辟了道路。
近年来，计算机已经能够处理高级认知任务，比如语言和图像识别，或者显示超人的国际象棋技能，这在很大程度上要归功于人工智能(AI)。与此同时，人类大脑在有效地执行任务和有效地消耗能量方面的能力仍然是无与伦比的。
“几十年来，寻找新的方法来执行类似大脑节能过程的计算一直是研究的一个主要目标。认知任务，如图像和声音识别，需要大量的计算机能力，而移动应用，尤其是移动电话、无人机和卫星，需要节能解决方案，”哥德堡大学应用自旋电子学教授Johan Åkerman说。
即时通讯创造突破
Åkerman与日本东北大学的一个研究团队合作，领导了一项研究，该研究现在已经朝着实现这一目标迈出了重要的一步。在这项发表在《自然材料》杂志上的研究中，研究人员首次成功地将用于高级计算的两种主要工具:振荡器网络和记忆电阻联系起来。
Åkerman将振荡器描述为能够进行计算的振荡电路，与人类神经细胞类似。记忆电阻器是一种可编程电阻器，它也可以进行计算，并且集成了内存。这使得它们可以与存储单元相媲美。将两者结合起来是研究人员的一大进步。
“这是一个重要的突破，因为我们表明，在同一组件中，将记忆功能和计算功能结合起来是可能的。这些组件的工作方式更像大脑的高效能神经网络，使它们在未来成为重要的积木，更像人脑的电脑。”
支持节能技术
Johan Åkerman表示，这一发现将使许多领域的技术更快、更容易使用、能耗更低。他认为这是一个巨大的优势，研究团队已经成功地在一个极其小的占地面积内生产了这些组件:数百个组件适合于相当于一个细菌的面积。这在像移动电话这样的小型应用程序中尤其重要。
“更节能的计算可能会带来手机的新功能。Siri或谷歌等数字助理就是一个例子。今天，所有的处理都是由服务器完成的，因为计算对于一个小手机来说需要太多的能量。如果计算可以在本地进行，在实际的手机上，它们可以更快更容易地完成，而不需要连接到服务器。”
他指出，自动驾驶汽车和无人机是更节能计算可以推动发展的其他例子。
“认知计算的能量效率越高，应用就可能越多。这就是为什么我们的研究有潜力推进这一领域。”
