用大脑启发设计更省电的芯片 ^{CEFR B2}

随着传统计算芯片接近物理极限以及人工智能对算力的持续增长，研究人员正转向神经形态计算，希望让硬件的信息处理更像生物神经网络。这样的系统把存储与处理合并，避免了现代芯片中频繁的数据来回移动，因此可能大幅降低能耗并提高效率。

密苏里大学的研究团队使用有机晶体管来模拟突触——神经元之间的连接，从而实现学习和信息存储的功能。实验中，团队比较了几种看似相同的有机材料，但当它们被制成突触晶体管后，性能差异明显。研究指出，关键在于界面那一层薄薄的边界，也就是半导体与绝缘层的接触面。

研究者认为，性能不仅取决于材料本身，还取决于材料与周围环境的相互作用。通过阐明分子设计和界面质量如何影响突触行为，这项工作为构建更像大脑的人工智能硬件提供了具体的设计原则。

该研究发表于ACS Applied Electronic Materials，其他合著者来自Mizzou和Hamad Bin Khalifa University。密苏里大学提供了相关信息。