物理学家用新的量子材料模拟出人工大脑网络

导读：加州大学圣地亚哥分校的一个研究小组和普渡大学的同事现在已经模拟出了模仿大脑功能的新型人工智能计算设备的基础，这一成就很大程度上由COVID-19大流行病封锁带来的。

艾萨克-牛顿在被隔离于鼠疫蔓延的情况下取得了突破性的科学成果，这是一个传奇。加州大学圣地亚哥分校的物理学家现在可以在大流行病驱动的科学史上占有一席之地。加州大学圣地亚哥分校的一个研究小组和普渡大学的同事现在已经模拟出了模仿大脑功能的新型人工智能计算设备的基础，这一成就很大程度上由COVID-19大流行病封锁带来的。

通过将新的超级计算材料与专门的氧化物相结合，研究人员成功地展示了电路和设备网络的主干，这些网络反映了基于生物的神经网络中的神经元和突触的连接。

《美国国家科学院院刊》（PNAS）对这些模拟进行了描述。

随着今天的计算机和其他设备的带宽需求达到其技术极限，科学家们正在努力实现更强大的通信能力，在未来，新材料可以被协调起来，以模仿类似动物神经系统的速度和精度。基于量子材料的神经形态计算，显示出基于量子力学的特性，使科学家有能力超越传统半导体材料的限制。这种先进的多功能性为新时代的设备打开了大门，这些设备比今天的设备更灵活，能源需求更低。其中一些工作由物理系助理教授Alex Frañó和加州大学圣地亚哥分校的量子材料节能神经形态计算（Q-MEEN-C）的其他研究人员领导，该中心是能源部支持的能源前沿研究中心。

Frañó说："在过去的50年里，我们看到了令人难以置信的技术成就，这些成就让计算机逐渐变小和变快--但即使是这些设备也有数据存储和能源消耗的限制，"Frañó说，他与加州大学圣地亚哥分校前校长、加州大学校长和物理学家Robert Dynes一起担任PNAS论文的作者之一。"神经形态计算的灵感来自于数以百万计的神经元、轴突和树突的涌现过程，这些神经元、轴突和树突在一个极其复杂的神经系统中连接在我们身体各处。"

作为实验物理学家，Frañó和Dynes通常在实验室里忙于使用最先进的仪器来探索新材料。但是随着大流行病的发生，Frañó和他的同事们被迫与世隔绝，担心他们如何保持研究的进展。他们最终认识到，他们可以从模拟量子材料的角度来推进他们的科学。Frañó说。"我和我的合著者决定从更多的理论角度研究这个问题，所以我们坐下来，开始每周（基于Zoom的）会议。最终，这个想法发展并起飞了"。

研究人员的创新是基于连接两种类型的量子物质--基于氧化铜的超导材料和基于氧化镍的金属绝缘体过渡材料。他们创造了基本的"循环装置"，可以用氦气和氢气在纳米尺度上精确控制，反映了神经元和突触的连接方式。添加更多的这些设备后，再使其相互连接并交换信息，模拟显示，最终它们将可以创建一个网络设备阵列，显示出像动物的大脑一样的突发特性。像大脑一样，神经形态设备被设计为加强比其他设备更重要的连接，类似于突触比其他信息更重要的称重方式。

"令人惊讶的是，当你开始放入更多的循环时，会开始看到你没有预期的行为，"Frañó说。"从这篇论文中，我们可以想象用6个、20个或100个这样的设备来做这件事--然后它就会以指数形式变得丰富。最终的目标是创建一个由这些设备组成的非常大而复杂的网络，它们将有能力学习和适应。"现在，Frañó和他的同事们又回到了实验室，用真实世界的仪器测试PNAS论文中描述的理论模拟。