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    人的大腦能夠同時學習和記憶大量信息而又不需要太多能量的能力，很多研究機構(gòu)都希望制造出類似于大腦甚至超越大腦的計算機。

    在人腦中，學習是由神經(jīng)元之間的連接（突觸）的增強和減弱而發(fā)生的。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直采用這種策略，實現(xiàn)模擬機器學習。

    美國麻省理工學院近日開發(fā)出一種由無機材料制成的電阻器，它將人工模擬突觸的運行速度大大提高，比以前的版本快100萬倍，也比人腦中的突觸快約100萬倍。

    這些可編程電阻器不僅提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的速度，同時也降低了執(zhí)行訓練所需的成本和能量，這可以幫助科學家更快地開發(fā)深度學習模型。

    這一技術(shù)的關(guān)鍵元素是質(zhì)子可編程電阻器，這些電阻以納米為單位排列成陣列，就像棋盤一樣。

    研究人員用無機磷硅玻璃（PSG）做可編程質(zhì)子電阻器的電解質(zhì)材料，PSG能夠?qū)崿F(xiàn)超快質(zhì)子運動，還可承受非常強的脈沖電場。只需向其施加更大的電壓，質(zhì)子的移動速度將倍增。

    這項研究是電阻存儲器件的重大突破，現(xiàn)在研究人員已經(jīng)證明了這些可編程電阻器的有效性，后續(xù)研究人員將會對其重新設(shè)計并進行大批量產(chǎn)，以應(yīng)用于自動駕駛汽車、安全檢測或醫(yī)學圖像分析等諸多領(lǐng)域。