利用材料内在物理特性大幅减少能耗 手性磁铁让类脑计算加速迈向现实

来源: 证券之星
2024-06-21 13:57:05

  【总编辑圈点】

  科技日报北京11月14日电 (记者张梦然)一种利用材料的内在物理特性来大幅减少能源使用的类脑计算形式,距离现实又近了一步。在《自然·材料》杂志上发表的这项新研究中,英国伦敦大学学院和伦敦帝国理工学院小组使用手性(扭曲)磁体作为计算介质,发现通过施加外部磁场和改变温度,可调整这些材料的物理特性以适应不同的机器学习任务。

  传统计算消耗大量电力,部分原因是它有独立的数据存储和处理单元,信息必须在两者之间不断地转换,浪费能源并产生热量。这对于机器学习来说是一个严重问题,导致训练一个大型人工智能模型可产生数百吨二氧化碳。

  团队使用矢量网络分析仪来确定手性磁体在不同磁场强度和-269℃到室温范围内的温度下的能量吸收。他们发现手性磁体的不同磁相,在不同类型的计算任务中表现出色。在斯格明子阶段,磁化粒子以类似漩涡的方式旋转,具有强大的记忆能力,适合预测任务。与此同时,在圆锥形阶段几乎没有记忆,但它的非线性非常适合转换任务和分类。

  团队设计了一种神经拟态计算架构,利用复杂的材料特性来满足各种具有挑战性任务 的需求。目前取得了很好的结果,展示了可直接定制神经形态计算的可能。

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袁馨仁

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