来自 KTH 皇家理工学院和斯坦福大学的研究人员制造了一种用于计算机组件的材料，使模拟人脑的计算机具有商业可行性。由 2D 碳化钛制成的电化学随机存取 (ECRAM) 存储器组件在补充经典晶体管技术方面显示出巨大的潜力，并有助于以大脑神经网络为模型的强大计算机的商业化。这种神经形态计算机的能源效率可能是当今计算机的数千倍。
KTH 副教授 Max Hamedi 表示，由于与当今使用的经典计算架构和 ECRAM(在人工神经网络中充当一种突触细胞的组件)存在一些根本差异，因此计算方面的这些进步是可能的。
“而不是打开或关闭的晶体管，以及在处理器和内存之间来回传递信息的需求 - 这些新计算机依赖于可以具有多种状态的组件，并执行内存计算，”哈梅迪说.
KTH 和斯坦福大学的科学家们专注于测试用于构建 ECRAM 的更好材料，ECRAM 是一种通过将离子插入氧化通道来进行切换的组件，在某种意义上类似于我们的大脑也与离子一起工作。使这些芯片在商业上可行所需要的是能够克服金属氧化物缓慢动力学和塑料温度稳定性差的材料。
研究人员制造的 ECRAM 单元中的关键材料称为 MXene——一种二维 (2D) 化合物，只有几个原子厚，由碳化钛 (Ti 3 C 2TX)。Hamedi 说，MXene 将有机化学的高速与无机材料的集成兼容性结合在一个设备中，该设备在电化学和电子学的联系中运行。
斯坦福大学的合著者 Alberto Salleo 教授表示，MXene ECRAM 结合了速度、线性度、写入噪声、开关能量和耐力指标，这些指标对于人工神经网络的并行加速至关重要。
“MXenes 是这一特定应用的令人兴奋的材料系列，因为它们结合了与传统电子设备集成所需的温度稳定性以及可用于优化性能的广阔组合空间，”Salleo 说
虽然在消费者购买自己的神经形态计算机之前还有许多其他障碍需要克服，但 Hamedi 表示，2D ECRAM 至少代表了神经形态材料领域的突破，可能会导致人工智能能够适应令人困惑的输入和细微差别，即大脑的能量消耗要小数千倍。这也可以使便携式设备能够执行更繁重的计算任务，而无需依赖云。
