受大自然的启发，研究人员发现了一类材料，它们通过自发增强沿传输线传播的电脉冲，表现得像轴突。

这些新材料通过不退化地传播电信号来模拟轴突，这可以通过减少信号传输所需的能量来彻底改变计算架构，并有可能大幅降低数据中心的能耗。

脑启发计算材料

来自德州农工大学、桑迪亚国家实验室和斯坦福大学的一组科学家正在从大脑中吸取经验教训，设计出更高效计算的材料。这种新发现的材料是同类材料中的第一类 —— 通过自发地传播电信号沿着传输线传播来模仿轴突的行为。这些发现可能对计算和人工智能的未来至关重要。

这项研究发表在9月11日的《自然》杂志上。

电信号传播的挑战

由于金属的自然电阻，任何在金属导体中传播的电信号都会失去振幅。现代计算机处理器（CPU）和图形处理单元可以包含大约30英里长的细铜线，在芯片内传递电信号。这些损耗很快就会增加，需要放大器保持脉冲的完整性。这些设计限制影响了当前互连密集芯片的性能。

为了克服这一限制，研究人员从轴突中获得了灵感。轴突是脊椎动物神经细胞或神经元的一部分，可以将电脉冲从神经细胞体传导出去。

“通常，我们希望将数据信号从一个地方传输到另一个更远的地方，”首席作者蒂姆·布朗博士说，他是桑迪亚国家实验室的博士后学者，也是德克萨斯州A&M大学材料科学与工程专业的前博士生。“例如，我们可能需要将电脉冲从CPU芯片的边缘传输到其中心附近的晶体管。即使是导电性能最好的金属，室温下的电阻也会不断地耗散传输信号，所以我们通常会切断传输线并增强信号，这需要耗费能量、时间和空间。生物学的做法不同:大脑中的一些信号也可以在厘米距离上传输，但通过由更具电阻性的有机物质组成的轴突，并且不会中断和增强信号。”

“生物学的做法不同：大脑中的一些信号也可以在厘米距离上传输，但通过由更具电阻性的有机物质组成的轴突，并且不会中断和增强信号。”

新材料中的轴突激发放大

根据德克萨斯A&M大学材料科学与工程系副教授帕特里克·沙姆伯格（Patrick Shamberger）博士的说法，轴突是通信的高速公路。它们将信号从一个神经元传递到邻近的神经元。虽然神经元负责处理信号，但轴突就像光纤电缆，将信号从一个神经元传递到另一个神经元。

像轴突模型一样，在这项研究中发现的材料存在于一个启动状态，允许它们自发地放大电压脉冲，当它沿着轴突传递时。研究人员利用了氧化镧的电子相变，使其在加热时变得更导电。当信号通过材料时，这种特性与产生的少量热量相互作用，导致正反馈回路。

结果是一组在普通无源电子元件（电阻、电容、电感）中观察不到的奇异行为，包括放大小扰动、负电阻和交流信号中异常大的相移。

根据沙姆伯格的说法，这些材料是独一无二的，因为它们处于半稳定的“金发姑娘”状态。电脉冲既不会衰减，也不会表现出热失控和分解。相反，如果材料保持在恒定的电流条件下，它会自然地振荡。研究人员认为，他们可以利用这种行为来制造尖峰行为，并放大沿传输线传播的信号。

“我们基本上利用了材料内部的不稳定性，当电子脉冲沿着传输线传递时，它会继续增强。虽然这种行为在理论上是由我们的合著者斯坦·威廉姆斯博士预测的，但这是第一次证实它的存在。”

未来的影响和研究支持

这些发现可能对未来的计算至关重要，因为计算正在推动能源使用需求的增长。到2030年，数据中心预计将使用美国8%的电力，而人工智能可能会大幅增加这一需求。从长远来看，这是朝着理解动态材料和利用生物灵感来促进更有效的计算迈出的一步。

“我们基本上利用了材料内部的不稳定性，当电子脉冲沿着传输线传递时，它会继续增强。”

这项研究得到了能源部的支持，通过非线性神经元动态（REMIND）能源前沿研究中心（EFRC）的可重构电子材料。

“12年前，我第一次有了混沌边缘有源传输线的想法，”斯坦·威廉姆斯（Stan Williams）博士说，他是这项研究的合著者之一，也是德州农工大学（Texas A&M）电气与计算机工程系的教授。“要让它成为实验现实，需要REMIND的资源、专业知识和团队合作。”

REMIND EFRC成立于2022年，旨在开发基础科学知识，支持大规模可重构计算架构的功能，这些架构接近能源效率和速度的基本限制，实现实时学习和嵌入式智能，模拟人类大脑的特定神经元和突触功能。

“能源部的EFRC项目在其本质上是与众不同的，它使提醒能够在现代计算中的一些重大挑战中发挥作用，”提醒EFRC副主任、Artie Mcferrin化学工程系和材料科学与工程系教授Sarbajit Banerjee博士说。“这项工作体现了合作研究的力量和德克萨斯农工大学独特的国家实验室合作关系。”

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