人的大腦能夠同時學習和記憶大量信息而又不需要太多能量的能力，很多研究機構都希望制造出類似于大腦甚至超越大腦的計算機。

在人腦中，學習是由神經元之間的連接（突觸）的增強和減弱而發生的。深度神經網絡一直采用這種策略，實現模擬機器學習。

美國麻省理工學院近日開發出一種由無機材料制成的電阻器，它將人工模擬突觸的運行速度大大提高，比以前的版本快100萬倍，也比人腦中的突觸快約100萬倍。

這些可編程電阻器不僅提高了神經網絡訓練的速度，同時也降低了執行訓練所需的成本和能量，這可以幫助科學家更快地開發深度學習模型。

這一技術的關鍵元素是質子可編程電阻器，這些電阻以納米為單位排列成陣列，就像棋盤一樣。

研究人員用無機磷硅玻璃（PSG）做可編程質子電阻器的電解質材料，PSG能夠實現超快質子運動，還可承受非常強的脈沖電場。只需向其施加更大的電壓，質子的移動速度將倍增。

這項研究是電阻存儲器件的重大突破，現在研究人員已經證明了這些可編程電阻器的有效性，后續研究人員將會對其重新設計并進行大批量產，以應用于自動駕駛汽車、安全檢測或醫學圖像分析等諸多領域。

總結

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