據報道，慕尼黑工業大學（TUM）的Hussam Amrouch教授領導的研究團隊開發了一種可用於人工智慧的架構，其功能是同類記憶體運算方法的兩倍。最新研究結果已於近期發表在了《自然》雜誌上。據稱，創新的新型晶片技術整合了資料儲存和處理功能，大大提高了效率和效能。這些晶片受到人腦的啟發，預計將在三到五年內上市，需要跨學科合作才能達到產業安全標準。

據悉，Amrouch團隊利用被稱為鐵電場效電晶體（FeFET）的特殊電路應用了一種新的計算模式。幾年內，這可能會被證明適用於生成式人工智慧、深度學習演算法和機器人應用。

實際上，他們的基本理念很簡單：以前的晶片只在電晶體上進行計算，而現在它們也是資料儲存的位置。這樣既省時又省力。Amrouch說：“因此，晶片的性能也得到了提升。”

隨著人類需求的不斷提高，未來的晶片必須比以前的更快、更有效率。因此，它們不能迅速升溫。如果它們要支援諸如無人機飛行時的即時計算等應用，這是必不可少的。

「像這樣的任務對電腦來說是極其複雜和耗能的，」研究人員說。

這些對晶片的關鍵要求可以用數學參數TOPS/W來概括：「每秒每瓦特的太赫茲運算量」。這可以看作是未來晶片的重要技術指標：當提供一瓦（W）功率時，處理器每秒（S）能執行多少兆次運算（TOP）。

這款新型人工智慧晶片可提供885 TOPS/W。這使得它比同類人工智慧晶片（包括三星公司的MRAM晶片）的功能強大一倍。而目前普遍使用的CMOS（互補金屬氧化物半導體）晶片的運行速度在10-20 TOPS/W之間。

具體而言，研究人員從人類那裡借鑒了現代晶片架構的原理。Amrouch說：“在大腦中，神經元負責處理信號，而突觸則能夠記住這些信息，他描述了人類如何能夠學習和回憶複雜的相互關係。”

為此，晶片使用了“鐵電”（FeFET）晶體管。這種電子開關具有特殊的附加特性（施加電壓時極性反轉），即使在切斷電源的情況下也能儲存資訊。此外，它們還能保證在電晶體內同時儲存和處理資料。

Amrouch認為：“現在，我們可以建立高效的晶片組，用於深度學習、生成式人工智慧或機器人等應用，例如，在這些應用中，數據必須在生成的地方進行處理。”

不過，慕尼黑工業大學慕尼黑機器人與機器智能綜合研究所（MIRMI）的教授認為，要實現這一目標還需要幾年時間。他認為，適合實際應用的首款記憶體晶片最快也要三到五年後才能問世。