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计算机用数字工作——确切地说，是0和15。他们的计算是数字化的;他们的流程是数字化的;甚至他们的记忆也是数字化的。所有这些都需要非凡的电力资源。当我们展望计算的下一个进化和发展神经形态或“类脑”计算时，这些功率要求是不可行的。
为了推进神经形态计算，一些研究人员正在研究模拟的改进。换句话说，不仅是软件的进步，还有硬件的进步。加州大学圣地亚哥分校和加州大学河滨分校的研究表明，使用无序超导环路存储和传输信息是一种很有前途的新方法。
该团队的研究发表在《美国国家科学院院刊》上，该研究提供了超导回路展示联想记忆的能力，在人类中，联想记忆允许大脑记住两个不相关事物之间的关系。
“我希望我们正在设计、模拟和建造的东西能够非常快地完成这种联想处理，”该论文的合著者之一、加州大学圣地亚哥分校物理学教授罗伯特·c·戴恩斯(Robert C. Dynes)说。
想象一下:你在一个聚会上遇到了一个很久没见的人。你知道他们的名字，但想不起来了。你的大脑开始四处搜寻信息:我在哪里见过这个人?我们是怎么认识的?如果你幸运的话，你的大脑会找到找回丢失的东西的途径。当然，有时候你是不走运的。
戴恩斯认为，短期记忆会随着重复转变为长期记忆。就一个名字而言，你见到这个人、使用这个名字的次数越多，这个名字就会越深刻地刻在你的记忆中。这就是为什么我们仍然记得十岁时的一首歌，却不记得昨天中午吃了什么。
“我们的大脑有这种非凡的联想记忆天赋，我们并没有真正理解，”戴恩斯说，他也是加州大学的名誉校长和前加州大学圣地亚哥分校校长。“它可以通过答案的概率来工作，因为它是高度相互关联的。我们建造和建模的这个计算机大脑也是高度互动的。如果你输入一个信号，整个计算机大脑都知道你做了。”
无序超导回路是如何工作的?你需要一种超导材料——在这种情况下，研究小组使用了钇钡铜氧化物(YBCO)。YBCO被称为高温超导体，在90开尔文(-297华氏度)左右变成超导，在物理学的世界里，这并不是那么冷。这使得它相对容易修改。
YBCO薄膜(宽约10微米)被磁场和电流组合操纵，在环路上产生单个通量量子。当电流被移除时，通量量子留在回路中。把它想象成一段信息或记忆。
这是一个循环，但联想记忆和处理至少需要两条信息。为此，戴恩斯使用了无序循环，这意味着循环大小不同，遵循不同的模式——本质上是随机的。
每个回路中都有一个约瑟夫森接点，或有时被称为“弱环节”，充当通量量子可以通过的门。这就是信息传递和关联建立的方式。
尽管传统的计算架构有持续的高能量需求，不仅是处理，还有内存存储，但这些超导环路显示出显著的功耗节省——在一百万倍的规模上。这是因为环路只在执行逻辑任务时才需要电源。记忆存储在物理超导材料中，只要环路保持超导状态，记忆就可以永久保存在那里。
随着循环的增加，可用的内存位置数量呈指数增长:一个循环有三个位置，但是三个循环有27个。在这项研究中，研究小组建立了四个有81个位置的环路。接下来，Dynes想要扩展循环的数量和内存位置的数量。
“我们知道这些循环可以存储记忆。我们知道联想记忆是有效的。我们只是不知道如果有更多的循环，它会有多稳定。”
这项工作不仅值得物理学家和计算机工程师注意;这对神经科学家来说可能也很重要。戴恩斯与另一位加州大学名誉校长理查德·阿特金森(Richard Atkinson)进行了交谈。阿特金森是一位认知科学家，曾帮助创建了一个开创性的人类记忆模型——阿特金森-希夫林模型。
阿特金森也是前加州大学圣地亚哥分校校长和社会科学学院名誉教授，他对自己看到的可能性感到兴奋，“鲍勃和我进行了一些很好的讨论，试图确定他基于物理的神经网络是否可以用来模拟阿特金森-希夫林的记忆理论。”
“他的系统与其他提出的基于物理的神经网络有很大不同，它的内容足够丰富，可以用来解释大脑记忆系统在潜在物理过程中的运作。”这是一个非常令人兴奋的前景。”
更多信息:Uday S. Goteti等人，超导环路动态驱动无序系统中的集体神经网络行为，美国国家科学院院刊(2024)。DOI: 10.1073 / pnas.2314995121由加州大学圣地亚哥分校提供，引文:保持循环:超导体如何帮助计算机“记忆”(2024年，3月13日)检索于2024年3月13日https://techxplore.com/news/2024-03-staying-loop-superconductors.html本文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
