随着人工智能(AI)技术快速发展，其能耗问题日益受到关注。为应对这一挑战，市场对低功耗、高算力的人工智能(AI)设备需求持续增长。近日，日本国立材料科学研究所、东京理科大学和神户大学的研究团队联合开发出一种新型离子物理储层设备，在显著降低计算负荷的同时，实现了与软件深度学习相当的计算性能。相关研究成果已发表于《ACS Nano》期刊。

物理储层是一种受大脑信息处理方式启发的人工智能(AI)设备，以其低计算负载和低功耗特点受到重视，但其计算性能此前通常低于软件处理。该研究团队通过将具有高电子迁移率和双极性行为的石墨烯与离子凝胶相结合，构建了新型物理储层。器件中离子与电子以多种方式、不同速度进行复杂相互作用，使其能对输入信号产生时间常数范围极广的响应。

这种设计使得该物理储层设备在计算性能上取得突破。研究显示，它不仅达到了可与软件深度学习相比拟的计算精度，同时成功将计算负荷降低至原有水平的约百分之一。这一进展为开发高能效的人工智能(AI)硬件提供了新的可能方向。

更多信息：作者：Daiki Nishioka 等人，标题：《离子门控储层的超宽带响应使计算负载降低两个数量级》，发表于：ACS Nano (2025)。期刊信息： ACS Nano