科学家们说，一个名为“ memcompotuter”的新计算机原型通过模仿人的大脑作品，并且有一天可以执行诸如破坏代码之类的复杂任务。
这些新的，受脑启发的计算设备也可以帮助神经科学家更好地理解人脑的工作研究人员说。
在常规的微芯片中，执行计算的处理器，存储数据的内存是单独的组件。处理器和内存之间数据的不断中继会消耗时间和能量，从而限制了标准计算机的性能。
相比之下，加州大学圣地亚哥分校的理论物理学家Massimiliano di Ventra和他的同事们正在建造由“ Memprocessors”组成的“ Memcomputisters”，既可以处理和存储数据。这种设置模仿了构成的神经元人脑，每个神经元都充当处理器和内存。这备忘录器的构建块在1970年代首先是在理论上预测的，但它们是在2008年首次制造的。超级智能机器：7机器人期货这是给出的
现在，迪文特（Di Ventra）和他的同事们已经建立了一个原型备忘录，他们说可以有效地解决一种臭名昭著的困难计算问题。此外，他们通过标准微电子学构建了备忘录。
Di Ventra告诉Live Science：“这些机器可以使用可用的技术构建。”
科学家调查了一类称为NP完整的问题。对于此类问题，一个人可能能够快速确认任何给定的解决方案是否可以起作用，但不能快速找到最佳解决方案。
这种难题的一个例子是“旅行推销员问题，“在其中给某人获得城市列表，并被要求从一个准确访问每个其他城市并返回起步城市的城市中找到最短的路线。尽管某人可能能够迅速找出一条路线是否到达所有城市，并且是否不会去任何一个城市，并且验证这条路线是否最短，涉及到每种途径，这是一项艰巨的策略，这是一个更加复杂的策略。
MEMCOMPUTITER中的MemProcessors可以同时合作，以找到解决此类难题的所有可能解决方案。
新的memComputiter求解了所谓的子集总和问题的NP完整版本。在此问题中，给出了一组整数 - 诸如1和负1的整数，而不是诸如1/2之类的分数 - 必须查找是否存在那些总和为零的整数子集。
Di Ventra说：“如果我们使用不同的计算范式工作，那么众所周知，这些问题很难用当前的计算机解决，可以通过memocomputers更有效地解决。”
但是解决这种类型的问题只是这些计算机比传统计算机具有的优势之一。 Di Ventra说：“此外，我们想了解我们从备忘录中学到的知识是否可以教会我们有关大脑运作的一些信息。”
量子计算
为了解决NP综合问题，科学家们还采取了另一种涉及的策略量子计算机，使用称为Qubit的组件同时研究所有可能的解决方案。但是，量子计算机有局限性 - 例如，它们通常在极低的温度下运行。
相比之下，备忘录“可以使用标准技术建造，并在室温下运行，” Di Ventra说。此外，备忘录机可以解决科学家正在使用量子计算机探索的问题，例如代码破坏。
但是，新的备忘录机确实有一个重大限制：很难将此证明版本扩展到许多备忘录。他补充说，系统编码数据的方式使其容易受到可能引入错误的随机波动的影响，并且大规模版本需要错误纠正的代码，这会使该系统更加复杂，并且可能太麻烦了，无法快速工作。
尽管如此，迪文特（Di Ventra）仍然说，应该有可能构建以不同方式编码数据的备忘录。这将使他们不易受到此类问题的影响，因此可以扩展到大量的备忘录。
科学家7月3日在线详细介绍了他们的发现杂志科学进步。
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