底部的三个彩色层说明了一个振荡器，当与网络或链中的其他振荡器交互时，该振荡器可以执行不同类型的计算。在上面可以看到一个半透明的绝缘层，上面有红色和黑色的接触。这种顶部接触可以用来控制绝缘体中的离子(深灰色的球)如何定位自己，从而能够控制绝缘体的电阻。这是一个忆阻器，它给振荡器提供记忆。既然这两种功能第一次被集成在同一个组件中，每个可以与一个神经元相比较的振荡器都可以有自己独立于其他振荡器的本地存储器。功劳:穆罕默德·扎赫丁哈德研究公司长期致力于开发能像大脑一样高效工作的计算机。由哥德堡大学的研究人员领导的一项研究首次成功地将记忆功能和计算功能结合在同一个组件中。这一发现为从手机到自动驾驶汽车的所有高效技术开辟了道路。近年来，计算机已经能够处理高级认知任务，如语言和图像识别或显示超人的象棋技能，这在很大程度上归功于人工智能。与此同时，人脑在有效执行任务和高效消耗能量的能力方面仍然是无与伦比的。
“几十年来，寻找执行类似于大脑节能过程的计算的新方法一直是研究的主要目标。哥德堡大学应用自旋电子学教授约翰·埃克曼说:“像图像和语音识别这样的认知任务需要相当大的计算机能力，尤其是像手机、无人机和卫星这样的移动应用，需要节能的解决方案。
重要突破
科尔曼与托霍科大学的一个研究小组合作，领导了一项研究，该研究在实现这一目标方面迈出了重要的一步。这项研究现在发表在《自然材料》杂志上，研究人员首次成功地将高级计算的两个主要工具联系起来:振荡器网络和忆阻器。
克尔曼将振荡器描述为可以进行计算的振荡电路，与人类神经细胞相当。忆阻器是可编程电阻，也可以执行计算，并且具有集成存储器。这使得它们可以与存储单元相媲美。将两者结合起来是研究人员的一大进步。
“这是一个重要的突破，因为我们表明，在同一个组件中，将记忆功能与计算功能结合起来是可能的。这些组件的工作方式更像大脑的高能效神经网络，使它们成为未来更像大脑的计算机的重要组成部分。”
支持节能技术
据Johan Kerman说，这一发现将在许多领域实现更快、更容易使用和更低能耗的技术。他认为这是一个巨大的优势，研究小组已经成功地在一个极小的空间内生产出这些组件:数百个组件可以放入一个相当于单个细菌的区域。这在像移动电话这样的小型应用中尤其重要。
“更节能的计算可能会带来手机的新功能。一个例子是像Siri或谷歌这样的数字助理。今天，所有的处理都是由服务器完成的，因为对于小尺寸的手机来说，计算需要太多的能量。如果计算可以在本地进行，在实际的手机上进行，就可以更快、更容易地完成，而不需要连接到服务器。”
他指出，自动驾驶汽车和无人机是更节能计算可以推动发展的其他例子。
“认知计算的能效越高，应用就越多。这就是为什么我们的研究真的有潜力推进这一领域。”
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