毫無疑問，從多方面來看，人腦都是有史以來最偉大的計算系統。而當今世界運行的數字計算機與人腦相差甚遠，這讓研究人員想去了解差異在哪里，如何縮小這一差距。

人腦和數字計算機之間的最大區別是計算的方式。在數字計算機中，電子是通過半導體材料操控的；在大腦中，離子在液體中被操控。

為了復制這一過程，哈佛大學的研究人員最近發表了一篇描述一種新型離子電路的論文。在這篇文章中，我們將討論離子計算以及哈佛大學的新研究。

什么是離子電路?

總的來說，生物體所依賴的生理過程是由離子在液體環境中的選擇性運輸所控制的。例如，細胞的功能是基于細胞膜上的生物通道，這些通道促進細胞內外離子和分子的交換。

敏銳的讀者可能會意識到，這本身就是一種電路，盡管不是傳統意義上的電路。而且，雖然這些“離子電路”不一定是傳統的，但眾所周知，在許多方面，它們的性能和特性遠遠超過了數字計算。

盡管水中的離子可能比半導體中的電子移動得慢，但許多人相信，離子種類的多樣性可用于更豐富的信息處理，從而使機器學習等應用受益。

為了嘗試并駕馭這種行為，研究人員一直在尋找離子電路，其中離子在水溶液中的運動可以模擬傳統的計算技術。到目前為止，研究嘗試已經成功地為離子電路創造了組件，如二極管或晶體管，但還沒能用離子組件構建出完整的電路。

哈佛研究新成果

最近，哈佛大學的研究人員發表了一篇論文，描述了一種用于機器學習計算的新型離子電路。在論文中，研究人員描述了用離子電路創建一個模擬MAC(multiply-and-accumulate)塊。

MAC的組成部分是一種新型的離子晶體管，這種晶體管利用了哈佛大學早期的研究，研究人員發現他們能夠通過電子程序控制某些水溶液的pH值。

在MAC研究中，該團隊創造了一種離子晶體管，由兩個同心環電極和一個中心圓盤電極組成，電極位于由醌分子組成的水溶液中。該裝置的工作原理是通過兩個同心環電極產生或捕獲氫原子來電化學地操縱中心圓盤周圍的pH值，中心圓盤可以向水溶液中產生與其pH成正比的離子電流。這樣，水溶液的pH值就像一個晶體管門，有效地創造了一個離子晶體管。

從晶體管到MAC，該團隊將晶體管的結構設計為總離子電流相當于圓盤電壓和代表局部pH門控晶體管的“權重”參數的算術乘積。然后將這些晶體管排列在一個16x16的陣列中，以創建一個矩陣乘法塊。因此，利用pH值控制和他們獨特的離子晶體管，研究人員能夠在機器學習計算中應用這種MAC塊。

應用前景

哈佛大學的研究團隊承認，盡管目前這種新型離子MAC的速度遠不及傳統的數字MAC，但他們相信離子電路最終有可能比傳統解決方案更高效。理想情況下，研究人員希望離子電路可以作為一種更高效和豐富的計算資源，用于邊緣計算等應用。

審核編輯：劉清