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許多研究機構希望在不需要太多能量的情況下，同時學習和記憶大量的信息。

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在人類的大腦中，學習是由神經元之間連接（突觸）的增強和減弱引起的。深度神經網絡一直采用模擬機器學習的策略。

麻省理工學院最近開發了一種由無機材料制成的電阻器，大大提高了人工模擬突觸的運行速度，Semtech代理比以前的版本快100萬倍，也比人腦突觸快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，而且降低了訓練所需的成本和能量，幫助科學家更快地開發深度學習模型。

該技術的關鍵要素是質子可編程電阻器，它們以納米為單位排列成陣列，就像棋盤一樣。

研究人員使用無機磷硅玻璃（PSG）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，還能承受非常強的脈沖電場。只要給它施加更大的電壓，質子的移動速度就會翻倍。

本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，后續研究人員將重新設計并大規模生產，應用于自動駕駛汽車、安全檢測或醫學圖像分析等領域。