麻省理工学院的研究人员发表了一篇新论文，描述了一种新型的人工脑突触，与其他现有版本相比，该突触可以提高性能，并且可以在成千上万个体积小于一个五彩纸屑的芯片上进行组合。结果可以帮助创建可以在本地处理复杂的AI计算的设备，同时保持较小的体积和高能效，而无需连接到数据中心。
该研究小组创建了所谓的“忆阻器”-本质上模拟了使用硅制造的脑突触，但在其构造中也使用了银和铜的合金。结果是，该芯片可以有效地“记忆”并反复重复非常高细节的图像，比以前的其他类型的模拟脑电路更清晰，更详细的“记忆”图像。
团队最终要做的是重建大型，复杂的人工神经网络，该网络目前基于需要大量GPU计算能力才能运行的软件-但作为专用硬件，以便可以在小型设备(包括您的手机，或相机。
与传统的晶体管只能在两种状态(0或1)之间切换并构成现代计算机的基础不同，忆阻器提供了一个梯度值，更像是您的大脑，即原始的模拟计算机。它们还可以“记住”这些状态，因此可以轻松地针对相同的接收电流多次重复创建相同的信号。
研究人员在这里所做的就是借鉴冶金学的一个概念：当冶金学家想要改变金属的特性时，他们将其与具有所需特性的另一种金属结合起来，制成了一种合金。同样，研究人员在这里发现了一种可以与用作忆阻器正电极的银结合的元素，以使其能够更好地始终如一地可靠地沿非常细的导电通道传输离子。
这就是使团队能够创建包含成千上万个忆阻器的超小型芯片的原因，这些芯片不仅可以可靠地从“内存”中重新创建图像，而且还可以执行推理任务，例如改善命令的原始图像的细节或使其更好地模糊比其他科学家创建的其他忆阻器要好。
距离还有很长的路要走，但该项目的团队建议，最终，这可能会导致便携式，人工脑计算机能够以当今超级计算机的规模执行非常复杂的任务-耗电量最低，并且不需要任何网络连接。