（文章來源：教育新聞網）

人工智能，機器學習和物聯網的出現有望改變現代電子技術，并引發第四次工業革命。對于許多研究人員而言，緊迫的問題是如何應對這場技術革命。

“對我們來說，重要的是要了解當今的計算平臺將無法在大規模數據集上維持AI算法的大規模實施，”《應用物理評論》發表論文的作者之一Thirumalai Venkatesan說。 AIP發布。“當今的計算過于耗能，無法處理大數據。我們需要重新考慮我們在各個層面上進行計算的方法：可以實現超低能耗計算的材料，設備和體系結構。”

Venkatesan認為，帶有有機憶阻器的受大腦啟發的電子產品可以提供功能上有前途且具有成本效益的平臺。憶阻設備是具有固有存儲器的電子設備，該存儲器能夠存儲數據和執行計算。由于憶阻器在功能上類似于神經元(大腦中的計算單元)的操作，因此它們是靈感來自大腦的計算平臺的最佳候選者。

到目前為止，氧化物一直是憶阻器的最佳材料。已經提出了不同的材料系統，但迄今為止沒有一個成功。

該論文的主要作者Sreetosh Goswami說：“在過去的20年中，曾有幾次嘗試提出有機憶阻器，但都沒有任何希望。”“造成這種故障的主要原因是它們缺乏機械理解的穩定性，可重復性和模棱兩可。在設備層面，我們現在能夠解決大多數這些問題，”

新一代有機憶阻器是基于金屬偶氮復合物器件開發的，該器件是印度加爾各答科學耕種協會教授Sreebata Goswami的創意，該論文的另一位作者。Sreebata Goswami說：“在薄膜中，分子是如此強大和穩定，以至于這些設備最終可以成為許多可穿戴和可植入技術或人體網的正確選擇，因為它們可以彎曲和伸展。”人體網是一系列附著在皮膚上并跟蹤健康狀況的無線傳感器。

Venkatesan說，下一個挑戰將是大規模生產這些有機憶阻器。“現在我們正在實驗室中制造單個設備。我們需要制造用于這些設備的大規模功能實現的電路。”
（責任編輯：fqj）