受人类大脑的启发，美国研究人员开发了一种新的突触晶体管，能够进行更高层次的思考。
该设备由西北大学、波士顿学院和麻省理工学院（MIT）的研究人员设计，可以像人脑一样同时处理和存储信息。在新的实验中，研究人员证明，晶体管超越了简单的机器学习任务，可以对数据进行分类，并且能够进行联想学习。
尽管先前的研究利用类似的策略来开发类脑计算设备，但这些晶体管无法在低温之外工作。相比之下，这种新装置在室温下是稳定运行的。它运行速度快，消耗很少的能量，即使在断电时也能保留存储的信息，使其成为现实应用的理想选择。
最新研究成果已于近期发表在了《自然》杂志上。
研究人员表示，“大脑与数字计算机有着根本不同的结构，在数字计算机中，数据在微处理器和存储器之间来回移动，这会消耗大量能量，并且在试图同时执行多个任务时产生瓶颈。另一方面，在大脑中，记忆和信息处理是同时完成的，从而产生了数量级更高的能源效率。”
“我们的突触晶体管更好实现了并发记忆和信息处理功能，能更好的模仿大脑。”他们补充说。
人工智能（AI）的最新进展，可以使研究人员开发更像人类大脑运行的计算机。传统的数字计算系统有单独的处理和存储单元，导致数据密集型任务消耗大量的能量。随着智能设备不断收集大量数据，研究人员正在争先恐后地寻找新的方法来处理这些数据，不需消耗越来越多的电力。
在新设备中，研究人员结合了两种不同类型的原子薄材料：双层石墨烯和六方氮化硼。当堆叠和有目的地扭曲时，材料形成了一个波纹图案。通过旋转其中一层，研究人员可以在每层石墨烯中获得不同的电子特性，即使它们之间只有原子尺度的距离。
“扭转作为一个新的设计参数，排列的数量是巨大的，”Hersam说。“石墨烯和六方氮化硼在结构上非常相似，但不同之处在于，你会得到异常强烈的莫尔效应。”
为了测试晶体管，该团队训练它识别相似但不完全相同的模式。研究人员说，他们最新的突触晶体管使机器学习和人工智能又向前迈进了一步。
“如果人工智能是为了模仿人类的思维，那么最底层的任务之一就是对数据进行分类，也就是简单地把数据分类到箱子里，”他们说，“我们的目标是推动人工智能技术向更高层次思维的方向发展。现实世界的情况往往比目前的人工智能算法所能处理的更复杂，因此我们在更复杂的条件下测试了我们的新设备，以验证它们的先进功能。”
具体而言，研究人员向设备展示了一种模式：000（连续三个零），然后，他们要求人工智能识别相似的模式，例如111或101。
研究人员表示：“如果我们训练它检测000，然后给它111和101，它就会知道111与000比101更相似。000和111并不完全相同，但都是连续的三位数字。认识到相似性是一种更高层次的认知形式，被称为联想学习”。
最终，新的突触晶体管成功地识别出类似的模式，显示出它的联想记忆。