计算机能否像人类一样从过去学习并预测接下来会发生什么？
听到某些尖端人工智能模型可以实现这一壮举，您可能不会感到惊讶，但是看起来有点不同（更像一箱水）的计算机又如何呢？
我们已经建造了小型概念验证计算机它使用自来水而不是传统的逻辑电路处理器，并通过称为“水库计算”的方法预测未来事件。
在基准测试中，我们的模拟计算机在记住输入数据和预测未来事件方面表现出色，在某些情况下，它甚至比高性能数字计算机做得更好。
那么它是如何运作的呢？
往池塘里扔石头
想象一下两个孩子，爱丽丝和鲍勃，在池塘边玩耍。鲍勃一次一个地把大大小小的石头扔进水里，看起来是随机的。
大大小小的石头会产生大小不同的水波。爱丽丝观察石头产生的水波，并学会预测水波接下来会做什么——从中，她可以知道鲍勃接下来会扔哪块石头。
水库电脑复制爱丽丝大脑中发生的推理过程。他们可以从过去的输入中学习来预测未来的事件。
尽管储存计算机最初是使用神经网络（松散地基于大脑神经元结构的计算机程序）提出的，但它们也可以使用简单的物理系统。
水库计算机是模拟计算机。模拟计算机连续地表示数据，而数字计算机则将数据表示为突然变化的二进制“零”和“一”状态。
以连续的方式表示数据使模拟计算机来模拟某些自然事件——这些事件以一种称为“混沌时间序列“——比数字计算机更好。
如何做出预测
要了解我们如何使用水库计算机进行预测，想象一下您有过去一年的每日降雨量记录，并且您附近有一桶水。这个水桶将成为我们的“计算水库”。
我们通过石头将每天的降雨量记录输入到水桶中。一场小雨，我们扔一块小石头；下了一天大雨，一块大石头。没有下雨的一天，我们不扔石头。
每块石头都会产生波浪，然后波浪在桶周围晃动，并与其他石头产生的波浪相互作用。
在此过程结束时，桶中水的状态为我们提供了预测。如果波浪之间的相互作用产生了新的大波浪，我们可以说我们的水库计算机预测会有大雨。但如果雨量很小，那么我们预计只会下小雨。
波浪也有可能相互抵消，形成静止的水面。在这种情况下，我们不应期望会下雨。
水库可以进行天气预报，因为水桶中的波浪和降雨模式随着时间的推移遵循相同的物理定律而变化。
许多其他自然和社会经济过程也是如此。这意味着水库计算机也可以预测金融市场甚至某些种类的人类活动。
更持久的波浪
这 ”一桶水“ 水库计算机有其局限性。一方面，波浪是短暂的。要预测复杂的过程，例如和人口增长，我们需要一个具有更持久波浪的水库。
一种选择是“孤子”。这些是自我增强的波浪，可以保持其形状并长距离移动。
对于我们的储层计算机，我们使用了紧凑的类孤子波。您经常在浴室水槽或饮水机中看到这种波浪。
在我们的计算机中，一层薄薄的水流过稍微倾斜的金属板。小型电动泵改变水流速度并产生孤立波。
我们添加了荧光材料，使水在紫外线下发光，以精确测量波浪的大小。
泵在爱丽丝和鲍勃玩的游戏中扮演着落石的角色，但孤波对应的是水面上的波浪。
孤立波的移动速度比桶中的水波快得多，寿命也长，这使得我们的计算机能够以更高的速度处理数据。
那么，它的表现如何呢？
我们经测试我们的计算机记住过去的输入并对一组混乱和随机数据的基准进行预测的能力。
我们的计算机不仅出色地执行了所有任务，而且还优于处理相同问题的高性能数字计算机。
和我的同事安德烈·波托茨基，我们还创建了一个数学模型，使我们能够更好地理解孤立波的物理特性。
接下来，我们计划将我们的计算机小型化为微流控处理器。水波应该能够在芯片内进行计算，该芯片的运行方式与每部智能手机中使用的硅芯片类似。
未来，我们的计算机也许能够对气候变化、丛林大火和金融市场等领域做出可靠的长期预测——更低的成本和更广泛的可用性比当前的超级计算机。
我们的计算机自然也不会受到网络攻击，因为它不使用数字数据。
我们的想象基于孤子的微流控计算机将带来数据科学和到世界各地的农村和偏远社区。但目前，我们的研究工作仍在继续。
