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原標題：Nature重磅：顛覆AI計算，提升460倍能效，新型分子憶阻器有望為Transformer提速
關鍵字：電導,分子,形態,神經,陣列
文章來源：大數據文摘
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大數據文摘受權轉載自學術頭條作者：田小婷
人工智能（AI）硬件有望徹底被顛覆，在計算速度和能效方面實現前所未有的改進。
日前，來自印度科學研究所、德克薩斯農工大學和利默里克大學的研究團隊，在一篇發表在權威科學期刊 Nature 上的研究論文中介紹了一種新型分子憶阻器，將神經形態計算提升到了前所未有的高精度。
加之神經形態計算固有的功耗低、延遲小、可擴展性高等特點，這一研究為人工智能的未來發展，尤其在能效需求迫切的領域提供了新的可能性。
據介紹，他們設計了一種基于釕（Ru）復合物的新型分子憶阻器（神經形態硬件中的核心組件），其使用一種偶氮芳香配體，能夠實現 14 位的分辨率，并通過精確的動力學控制，可訪問多達 16520 個不同的模擬電導水平。相比于傳統的計算方式，這種新型分子憶阻器具備以下特點：超高精度：信噪比達到 73 dB，超過現有技術四個數量級。極低能耗：相比數字計算機，能效提升 460 倍。大規模并行運算：可以在分子級別完成計算任務，顯著提升計算效率。研究團隊表示，這種新型分子憶阻器的應用可能擴展神經形態計算的范圍，使其超越目前的小眾應用，增強從云端到邊緣的數字電子設備的核心功

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