来自德克萨斯农工大学、桑迪亚国家实验室、利弗莫尔和斯坦福大学的一组研究人员正在从大脑中汲取经验教训，设计材料以实现更高效的计算。所发现的新型材料是此类材料中的第一种——通过在轴突沿传输线传播时自发传播电信号来模仿轴突的行为。这些发现可能对计算和人工智能的未来至关重要。

这项研究发表于自然。

任何电信号由于金属的自然电阻，在金属导体中传播会损失振幅。现代计算机处理 (CPU) 和图形处理单元可以包含大约 30 英里长的细铜线，在芯片内传输电信号。这些损耗很快就会增加，需要放大器保持脉冲完整性。这些设计限制影响了当前互连密集芯片的性能。

为了克服这一限制，研究人员从轴突中获得了灵感。轴突是脊椎动物神经细胞或神经元的一部分，可以传导电脉冲远离神经细胞体。

“通常，我们希望将数据信号从一个地方传输到另一个更远的地方，”主要作者蒂姆·布朗博士说，他是桑迪亚国家实验室的博士后学者，也是该大学的前博士生。材料科学以及德克萨斯农工大学的工程专业。

“例如，我们可能需要将电脉冲从 CPU 芯片的边缘传输到其中心附近的晶体管。即使对于导电性最好的金属，电阻也会达到室温不断地耗散传输的信号，因此我们通常会切入传输线并增强信号，这会消耗能源、时间和空间。生物学的处理方式有所不同：大脑中的一些信号也可以跨厘米距离传输，但通过由电阻更大的有机物质制成的轴突传输，并且不会中断和增强信号。”

德克萨斯农工大学材料科学与工程系副教授 Patrick Shamberger 博士表示，轴突就是通讯高速公路。它们将信号从一个神经元传递到邻近的神经元。虽然神经元负责处理信号，但轴突就像光纤电缆一样，将信号从一个神经元传输到邻近的神经元。

与轴突模型一样，本研究中发现的材料处于启动状态，使它们能够在电压脉冲沿着轴突传递时自发放大。研究人员利用了钴酸镧中的电子相变，使其在加热时变得更加导电。这种特性与信号通过材料时产生的少量热量相互作用，从而形成正反馈回路。

其结果是出现一系列在普通无源电气元件（电阻器、电容器、电感器）中未观察到的奇异行为，包括小扰动的放大、负电阻以及交流信号中异常大的相移。

据尚伯格介绍，这些材料是独一无二的，因为它们以半稳定的“金发姑娘状态”存在。电脉冲既不会衰减，也不会表现出热失控和击穿。相反，如果材料保持在恒定电流条件下，它会自然振荡。研究人员确定他们可以利用这种行为来产生尖峰行为并放大沿传输线传播的信号。

“我们本质上是利用材料的内部不稳定性，当电子脉冲沿着传输线。虽然我们的合著者斯坦·威廉姆斯博士在理论上预测了这种行为，但这是对其存在的首次确认。”

这些发现可能对未来的计算至关重要，因为计算正在推动能源使用需求的不断增长。预计到 2030 年，数据中心将使用美国 8% 的电力，而人工智能可能会大幅增加这一需求。从长远来看，这是理解动态材料和利用生物学灵感促进更高效计算的一步。