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许多重要的科学问题——从纳米尺度的材料建模到大规模的气候科学——都可用复杂的方程探索。然而今天的数字计算系统在速度、能耗和基础设施方面已达到了执行这些计算的极限。根据发表在《科学》上的一项研究，研究人员证明，忆阻器模拟计算设备可以完成复杂的科学计算任务，同时绕过数字计算的限制。忆阻器是存储器和电阻的结合体。忆阻器控制电路中的电流流动，同时即使在电源关闭时也能“记住”先前的状态，这与今天基于晶体管的计算机芯片不同，后者只能在有电时保存信息。当组织成交叉棒阵列时，记忆电路通过大规模并行方式使用物理定律进行模拟计算，大大加速了矩阵运算，这是神经网络中最常用但非常耗电的计算。
https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adi9405
https://www.umass.edu/news/article/new-study-shows-analog-computing-can-solve-complex-equations-and-use-far-less-energy
https://www.ebiotrade.com/newsf/2024-3/20240315044938310.htm