一种用于机器学习计算的新型离子电路

毫无疑问，从多方面来看，人脑都是有史以来最伟大的计算系统。而当今世界运行的数字计算机与人脑相差甚远，这让研究人员想去了解差异在哪里，如何缩小这一差距。

人脑和数字计算机之间的最大区别是计算的方式。在数字计算机中，电子是通过半导体材料操控的；在大脑中，离子在液体中被操控。

为了复制这一过程，哈佛大学的研究人员最近发表了一篇描述一种新型离子电路的论文。在这篇文章中，我们将讨论离子计算以及哈佛大学的新研究。

什么是离子电路?

总的来说，生物体所依赖的生理过程是由离子在液体环境中的选择性运输所控制的。例如，细胞的功能是基于细胞膜上的生物通道，这些通道促进细胞内外离子和分子的交换。

敏锐的读者可能会意识到，这本身就是一种电路，尽管不是传统意义上的电路。而且，虽然这些“离子电路”不一定是传统的，但众所周知，在许多方面，它们的性能和特性远远超过了数字计算。

尽管水中的离子可能比半导体中的电子移动得慢，但许多人相信，离子种类的多样性可用于更丰富的信息处理，从而使机器学习等应用受益。

为了尝试并驾驭这种行为，研究人员一直在寻找离子电路，其中离子在水溶液中的运动可以模拟传统的计算技术。到目前为止，研究尝试已经成功地为离子电路创造了组件，如二极管或晶体管，但还没能用离子组件构建出完整的电路。

哈佛研究新成果

最近，哈佛大学的研究人员发表了一篇论文，描述了一种用于机器学习计算的新型离子电路。在论文中，研究人员描述了用离子电路创建一个模拟MAC(multiply-and-accumulate)块。

MAC的组成部分是一种新型的离子晶体管，这种晶体管利用了哈佛大学早期的研究，研究人员发现他们能够通过电子程序控制某些水溶液的pH值。

在MAC研究中，该团队创造了一种离子晶体管，由两个同心环电极和一个中心圆盘电极组成，电极位于由醌分子组成的水溶液中。该装置的工作原理是通过两个同心环电极产生或捕获氢原子来电化学地操纵中心圆盘周围的pH值，中心圆盘可以向水溶液中产生与其pH成正比的离子电流。这样，水溶液的pH值就像一个晶体管门，有效地创造了一个离子晶体管。

从晶体管到MAC，该团队将晶体管的结构设计为总离子电流相当于圆盘电压和代表局部pH门控晶体管的“权重”参数的算术乘积。然后将这些晶体管排列在一个16x16的阵列中，以创建一个矩阵乘法块。因此，利用pH值控制和他们独特的离子晶体管，研究人员能够在机器学习计算中应用这种MAC块。

应用前景

哈佛大学的研究团队承认，尽管目前这种新型离子MAC的速度远不及传统的数字MAC，但他们相信离子电路最终有可能比传统解决方案更高效。理想情况下，研究人员希望离子电路可以作为一种更高效和丰富的计算资源，用于边缘计算等应用。

审核编辑：刘清