在向人工智能未来的突破性飞跃中，一个多国际研究人员团队推出了一种新的神经形态计算（neuromorphic computing）方法，最近发表在《自然通讯》。这项研究深入研究了声子-磁振子（phonon-magnon）交互的领域，利用相关特性，计算设备不仅以无与伦比的效率处理信息，而且以密切反映人类大脑的方式处理信息。这项研究处于计算新时代的最前沿上，可能影响到从我们口袋里的智能手机到新兴的智能机器人领域。

寻求大脑般的效率

几十年来，科学家和工程师一直从人类大脑中寻求灵感，这是一个大自然的奇迹，能够以惊人的速度和效率处理复杂的信息。大脑的学习、适应和决策能力是人工智能发展的指导灯塔。然而，尽管在技术方面取得了长足进步，但现代计算系统仍然远远超过它们试图效仿的生物过程。挑战的关键在于在硅芯片上复制大脑错综复杂的神经元和突触网络。

神经形态计算的概念，是一个致力于通过设计模仿神经系统中神经生物学结构的计算机系统来弥合这一差距的领域。这一努力的核心是储层计算（reservoir computing）的原则，这是一个将输入信号转换为更高维空间以进行高效识别和处理的框架。这种方法大大减少了所需的计算资源和训练时间，与人眼在到达大脑之前对视觉信息的预处理相类似。

声音和旋转的交响曲

国际研究团队的突破集中在一种创新的纳米设备上，该设备利用芯片中的声子 phonons（声波）和磁振子 magnons（旋转波）之间的相互作用。通过将输入信号编码为与磁振子相互作用的传播声子波包（propagating phonon wavepackets），该设备展示了一种直接与模拟信号操作的储层计算形式，就像生物系统中感官信息的预处理一样。

这个声子-磁振子储层由半导体声子波导和带有图案的铁磁层组成，标志着与传统数字计算范式的不同。当脉冲的写入激光（pulsed write-laser）将信息编码为声子波包时，这些波包与铁磁磁振子相互作用，形成对激光定位高度敏感的复杂、相位敏感的混合物。由此产生的信号反映已处理的信息，然后由人工神经网络（rtificial neural network，ANN）识别，展示了一种紧凑而高效的信号处理方法。

技术奇迹和方法

该设备的架构仅为25x100x1立方微米，具有多模声波导（multimode acoustic waveguide），能够传输各种声波，由厚度仅0.1微米的带有图案的磁膜覆盖。这种结构能够将激光脉冲转换为声子-磁振子波包，实现高信息密度，并能够以非凡的精度识别视觉形状。

这种片上储层计算方法不需要对储层本身进行训练，这大大降低了信号识别所需的神经网络的复杂性和大小。这种设计不仅模仿了人脑的功能，而且与未来的无线通信标准保持一致，预示在不久的将来，我们的移动设备可以以类似于人类认知的方式“思考”和“决定”。

计算的飞跃

这项研究的与众不同之处在于它能够用模拟信号直接处理信息，绕过了数字转换的需要，并为信号处理提供了更有效的途径。这种模拟方法，结合设备的紧凑性和它可以处理的高密度信息，将声子-磁振子相互作用定位为未来神经形态系统的基石。

此外，该设备的架构利用声子波包和磁振子之间的相互作用，提供了一种模仿自然过程的新方法，有可能降低能耗并提高计算系统的速度。研究人员成功地创建了一个能够有效地分离和识别复杂信号的物理系统，预示着人工智能进化的新方向，设备不仅计算，而且以让人想起人类认知的方式感知和解释世界。

迈向波子（Wavetronic）的未来

这项研究的影响远远超出了当前技术的范围，有望在未来，神经形态计算可以彻底改变从电信到先进机器人的一切。当我们站在这个新时代的风口浪尖上时，声子-磁振子储层等基于波的计算架构的发展为技术和自然和谐融合的未来提供了诱人的前景。

随着这项研究的进展，它可能会为不仅更紧凑、更高效，而且能够像研究人员所设想的那样做出“非常人性化的决策”的设备铺平道路。模仿人类大脑的旅程处理能力可能很长，充满挑战，但声子-磁振子储层的发展是一个重要的里程碑，迎来了一个比以往任何时候都更接近自然世界的计算时代。