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　　傳統(tǒng)計(jì)算消耗大量電力，部分原因是它有獨(dú)立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理單元，信息必須在兩者之間不斷地轉(zhuǎn)換，浪費(fèi)能源并產(chǎn)生熱量。這對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)是一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題，導(dǎo)致訓(xùn)練一個(gè)大型人工智能模型可產(chǎn)生數(shù)百噸二氧化碳。

　　而物理儲(chǔ)層計(jì)算旨在消除對(duì)不同內(nèi)存和處理單元的需求，促進(jìn)更有效的數(shù)據(jù)處理方式。但這種計(jì)算方法迄今應(yīng)用受限，是因?yàn)椴牧系奈锢硖匦钥赡苁蛊湓谀承┯?jì)算任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在另一些任務(wù)中卻表現(xiàn)不佳。而今這項(xiàng)研究使人們更接近于實(shí)現(xiàn)物理儲(chǔ)存庫(kù)的全部潛力，創(chuàng)造出像人類大腦一樣的計(jì)算機(jī)，不僅顯著減少需要的能量，而且還可調(diào)整其計(jì)算特性，以在各種任務(wù)中最佳地執(zhí)行。

　　團(tuán)隊(duì)使用矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀來(lái)確定手性磁體在不同磁場(chǎng)強(qiáng)度和-269℃到室溫范圍內(nèi)的溫度下的能量吸收。他們發(fā)現(xiàn)手性磁體的不同磁相，在不同類型的計(jì)算任務(wù)中表現(xiàn)出色。在斯格明子階段，磁化粒子以類似漩渦的方式旋轉(zhuǎn)，具有強(qiáng)大的記憶能力，適合預(yù)測(cè)任務(wù)。與此同時(shí)，在圓錐形階段幾乎沒(méi)有記憶，但它的非線性非常適合轉(zhuǎn)換任務(wù)和分類。

　　團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算架構(gòu)，利用復(fù)雜的材料特性來(lái)滿足各種具有挑戰(zhàn)性任務(wù)的需求。目前取得了很好的結(jié)果，展示了可直接定制神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的可能。