美國加州大學和紐約州立大學石溪分校的一個聯合研究小組，首次僅用憶阻器就創建出一個神經網絡
芯片，從而向創建更大規模的神經網絡邁出了重要一步。
憶
阻器，可能聽起來像是科幻電影中才有的東西，但現實中它們確實存在。憶阻器全稱為記憶電阻器，是模擬人類神經元和突觸機制的一種有記憶功能的非線性電阻
器。1971年，加州大學華裔科學家蔡少棠首次提出憶阻器的概念，但直到2008年，惠普公司的研究小組才將這一概念變為現實，他們創建了世界上第一個憶
阻器器件。從此，科學家對該項技術進行了大量研究，但到目前為止，仍沒有人能夠建立出一個完全基于憶阻器的神經網絡
芯片。
據物理學家組織
網7日報道，迄今，大多數神經網絡均依托軟件，如谷歌、臉譜和IBM的軟件。這些網絡通過計算機系統運行，像學習網絡，主要用來在人群中識別某個面孔，或
基于某種模式回答問題。盡管這種技術好處多多，但也明顯受限于硬件條件。隨著神經網絡在規模和復雜性方面不斷增大，它們對計算機運行速度的要求也越來越
高。因此，該領域的大多數研究人員相信，用憶阻器取代晶體管將是未來的一個發展方向。憶阻器就如同大腦中的神經元，當出現新的事物時能夠自行學習，當被置
于一個
芯片中時，自然會減少網絡運行所耗資源。
在最新一期《自然》雜志上，研究小組描述了他們創建這種神經網絡
芯片的過程，并介紹了該芯
片所具有的能力。研究報告顯示，新的
芯片通過無晶體管的金屬氧化物憶阻器閂（Crossbars）創建，呈現為一個基本的神經網絡，目前僅能夠執行一個任
務，即學習和認知3×3像素黑白圖像中的圖案。
研究人員稱，該
芯片的研發成功，向創建更大規模的神經網絡邁出了重要一步，這將挖掘出憶阻器的真正潛力。同時，它也使得科學家緊隨大腦神經元基本工作模式研究步伐，構建類似人腦方式處理與聯系信息的模擬式計算機成為可能。
