人工智能是耗能的–解决方案：新型AI量子材料制成的硬件

研究人员已经开发了用于人工智能的新硬件。

量子材料可以抵消人工智能的能源需求。

为了解决难题或玩游戏，人工智能可能需要在数千台计算机上运行的软件。那可能是三个核电厂在一小时内产生的能量。

一组工程师创建了可以使用当前在软件平台上运行的AI来学习技能的硬件。在硬件和软件之间共享情报功能将抵消在更高级的应用程序（如自动驾驶汽车或发现毒品）中使用AI所需的能量。

“软件正在承担着AI的大部分挑战。如果您除了将软件中发生的事情之外，还可以将智能整合到电路组件中，那么您可以做的事情今天根本无法完成。”普渡大学材料工程学教授Shriram Ramanathan说。

AI硬件开发仍处于早期研究阶段。研究人员已经在潜在的硬件中展示了AI，但尚未解决AI的巨大能源需求。

量子材料特性的仿真揭示了其学习数字的能力，这是对人工智能的测试。

Ramanathan说，随着AI渗透到日常生活中的更多部分，对具有大量能源需求的软件的严重依赖已无法持续。如果硬件和软件可以共享智能功能，那么在给定的能量输入下，一块硅片可能能够实现更多目标。

Ramanathan的团队率先在室温下的一种潜在硬件中演示了人造的“树状”内存。过去，研究人员只能在对于电子设备而言太低的温度下在硬件中观察到这种存储器。

这项研究的结果发表在《自然通讯》杂志上。

Ramanathan团队开发的硬件是由所谓的量子材料制成的。这些材料因具有无法由经典物理学解释的特性而闻名。Ramanathan的实验室一直在努力更好地理解这些材料以及如何将其用于解决电子学中的问题。

软件使用树状内存将信息组织到各种“分支”中，从而在学习新技能或任务时更易于检索该信息。

该策略的灵感来自于人脑如何对信息进行分类和做出决策。

人类以树状结构记忆事物。普渡大学工程学院的莉莲·吉尔布雷斯（Lillian Gilbreth）博士后研究员张海天说，我们记住“水果”类别中的“苹果”，而“动物”类别中的“大象”。“对于大脑启发式的计算，在硬件中模仿这些功能可能会很有趣。”

该团队将质子引入了一种称为氧化钕镍的量子材料。他们发现向材料施加电脉冲会在质子周围移动。质子的每个新位置都会创建一个不同的阻力状态，这会创建一个称为存储状态的信息存储位置。多个电脉冲创建了一个由存储状态组成的分支。

“我们可以利用量子力学效应在材料中建立成千上万的存储状态。材料保持不变。我们只是在质子周围游荡，”拉马纳森说。

通过对在此材料中发现的特性进行仿真，该团队表明该材料能够学习数字0到9。学习数字的能力是人工智能的基础测试。

在材料中在室温下演示这些树是朝着表明硬件可以从软件分担任务的方向迈出的一步。

Ramanathan表示：“这一发现为AI开辟了新的领域，而这在很大程度上已经被忽略了，因为不存在在电子硬件中实现这种智能的能力。”

该材料还可能有助于为人类创造一种更自然地与AI交流的方式。

质子还是人类的自然信息传递者。通过质子传输实现的设备可能是最终实现与生物体直接交流的关键组件，例如通过大脑植入物。张说。

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参考：“钙钛矿神经树”，作者：张海天，Tae Joon公园，伊万·扎卢日尼，王琦，Shakti Nagnath Wadekar，Sukriti Manna，Robert Andrawis，Peter O.Sprau，孙逸飞，张震，黄成子，周华，张展（Zhan Zhang），巴德里（Badri Narayanan），戈帕拉克里希南（Gopalakrishnan Srinivasan），尼尔森·华（Nelson hua），叶夫根尼·纳扎列茨基（Evgeny Nazaretski），黄晓静，严瀚飞，明明戈，朱勇S，朱马修（Mathew J.Cherukara），马丁·霍尔特（Martin V.Sankaranarayanan，Alex Frano，Kaushik Roy和Shriram Ramanathan，2020年5月7日，自然通讯。DOI：
10.1038 / s41467-020-16105-y

加利福尼亚大学圣地亚哥分校的研究人员研究了量子材料测试条。该小组使用了美国能源部布鲁克海文分校和阿贡国家实验室的同步加速器设施，以证明电脉冲可以使氧化镍镍中的质子运动。其他合作机构是伊利诺伊大学，路易斯维尔大学和爱荷华大学。

这项工作得到了普渡大学工程学院，空军科学研究所和美国能源部的莉莲·吉尔布雷思奖学金的支持。