随着人工智能变得越来越复杂，它激发了人们重新开发计算机的能力，这些计算机的物理结构模仿了人类的大脑。一种称为储层计算的方法允许硬件设备实现新兴人工智能所需的更高维度计算。一种新设备突出了极小机械系统实现这些计算的潜力。

加拿大魁北克省舍布鲁克大学的一组研究人员报告了第一个用微机电系统(MEMS)建造的储层计算设备的建造。在AIP出版社的应用物理杂志上发表，神经网络利用微尺度硅光束的非线性动力学来执行其计算。该小组的工作旨在创建可以作为传感器和计算机同时使用普通计算机将使用的一小部分能量的设备。

这篇文章发表在致力于“神经形态计算的新物理和材料”的期刊的专题栏目中，该期刊强调了物理和材料科学研究的新发展，这些研究有望开发出大规模，集成的“神经形态”系统。明天将进行超出当前半导体限制的计算。

“这些计算通常只在软件中完成，而计算机效率低下，”该报的作者Guillaume Dion说。“今天的许多传感器都采用MEMS制造，因此像我们这样的设备将成为模糊传感器和计算机之间边界的理想技术。”

该装置依赖于非线性动力学，其中硅梁的宽度比人类头发薄20倍，在空间中振荡。该振荡的结果用于构建虚拟神经网络，其将输入信号投影到神经网络计算所需的更高维空间中。

在演示中，系统能够相对轻松地在神经网络的不同常见基准任务之间切换，Dion说，包括分类语音和处理二进制模式，精度分别为78.2%和99.9%。

“这种微小的硅束可以完成不同的任务，”该报的另一位作者Julien Sylvestre说。“调整它以使其在识别单词方面表现良好，这非常容易。”

Sylvestre表示，他和他的同事正在寻求使用硅梁设备探索日益复杂的计算，希望开发小型节能传感器和机器人控制器。