想象一下,当电子设备被推入地球深处数十公里,或者沉入万米深的海沟,在超过十五万倍大气压的环境中,它能否还保持正常工作?吉林大学副教授李顺心团队给出了肯定答案 。他们开发的压力自适应人工突触,不仅能在高达15.1 GPa的极端压力下稳定运行,性能甚至比常压状态更出色 。这项成果最近发表在材料学顶级期刊Advanced Materials上,为极端环境下的智能计算开辟了新路径。
这个数字有多夸张?15.1 GPa相当于地壳下部的压力水平,是标准大气压的近十五万倍 。在这种条件下,普通电子器件早已被压成一堆废铁,但李顺心团队构建的器件不仅幸存,还展现出更强的学习能力——其配对脉冲易化指数从常压下的109.6%跃升至155.4% 。这意味着在极端高压环境中,这个人工突触反而变得更"聪明"了。
二氧化钒的相变魔法
这种反常识的表现背后,是二氧化钒这种神奇材料的相变特性。研究团队选择的VO2处于M1相,这是一种在常温常压下稳定存在的晶体结构 。当压力升高到15.1 GPa以上时,材料会转变为M1'相,其电子结构和光学性质都会发生显著变化 。
关键在于两种相变机制的此消彼长。VO2的绝缘体-金属相变通常由两种机制主导:Peierls机制涉及晶格畸变,而Mott机制则源于电子关联效应 。常压下,光诱导相变主要走Peierls路径 。但高压抑制了这条通道,让Mott机制占据主导地位。这种机制转换反而增强了材料对光刺激的响应敏感度,使得人工突触的可塑性得到提升 。
压力自适应人工突触示意图 。吉林大学供图
二氧化钒在神经形态器件领域已经不是新面孔。这种材料能在绝缘态和金属态之间快速切换,非常适合模拟生物突触的权重调节行为 。但以往研究主要关注常压或低压环境下的应用,鲜有人探索其在极端高压下的表现 。李顺心团队的工作填补了这一空白,证明VO2在高压下不仅保持功能,性能反而优化。
从手写识别到图像重建
实验室数据是一回事,实际应用能力又是另一回事 。研究团队在手写数字识别任务中测试了这套系统,结果显示识别准确率达到97% 。这个数字与常规神经网络在该任务上的表现相当,意味着即便在极端压力环境中,系统依然保持了完整的学习和推理能力。
更进一步,团队还展示了基于卷积自编码器的彩色图像降噪与重建功能。这类任务对计算资源和存储容量要求较高,传统方案需要大量硬件支持 。而压力自适应人工突触能够在单个器件内同时实现感知、存储和计算,大幅简化了系统架构 。这种类脑计算模式特别适合极端环境应用,因为在深海或地下环境中,系统体积和能耗都是严苛约束。
值得注意的是,这套系统在从常压到15.1 GPa的整个压力范围内都能稳定工作 。这种适应性意味着它可以应对压力动态变化的场景,比如深海探测器在下潜过程中经历的压力梯度,或者地质勘探设备在不同深度地层间移动时的压力波动 。
极端环境的智能需求
为什么需要能在高压下工作的智能芯片?随着人类对物理世界探索的不断深入,极端环境电子设备的重要性日益凸显。深海调查需要处理海底地形扫描 、生物识别等大量视觉数据;地球深部探测要实时分析地震波信号 、岩层成分信息;空间探索则面临辐射和真空等多重极端条件 。
这些应用场景有个共同特点:需要在现场完成数据的感知、存储和计算,而不能简单地把原始数据传回地面处理 。原因很实际——深海和地下环境的通信带宽极其有限,传输大量原始数据既不现实也不经济。类脑计算恰好提供了解决方案:模仿生物神经系统的并行处理模式,在传感端直接完成智能分析,只传输关键结果 。
当前极端环境电子器件研究主要集中在耐辐射 、耐高温等方向,针对高压环境的神经形态器件研究相对较少 。李顺心团队的工作不仅证明了技术可行性,也为这一领域提供了新的材料和设计思路。未来如果能将压力适应范围进一步扩展,或者开发出能同时应对多种极端条件的器件,将为深空深海探测开启更多可能 。
从更宏观的角度看,这项研究也呼应了神经形态计算的发展方向——不是简单地复制传统计算架构,而是充分利用新材料的物理特性,让器件本身的相变 、阻变等行为直接参与计算过程 。这种"材料即算法"的理念,或许才是类脑芯片真正超越传统芯片的关键所在。当压力不再是障碍而是可以利用的资源时,极端环境就成了展现这种新范式优势的理想舞台。
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希望本篇文章《当芯片潜入地壳深处：中国科学家让人工突触在极压下保持智能》能对你有所帮助！
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