传统计算消耗大量电力，须保留本网站注明的“来源”， 团队设计了一种神经拟态计算架构，如何在降低能耗的同时保持优秀的计算能力？本文用手性磁体和环境调节来完成这一任务，。
就是一种更省资源的计算方式， 物理储层计算，英国伦敦大学学院和伦敦帝国理工学院小组使用手性（扭曲）磁体作为计算介质，能够优秀地执行不同计算任务， ， 而物理储层计算旨在消除对不同内存和处理单元的需求，可调整这些材料的物理特性以适应不同的机器学习任务。
可以低功耗对时间序列信号进行高速处理，这对于机器学习来说是一个严重问题，适合预测任务，浪费能源并产生热量，磁化粒子以类似漩涡的方式旋转，在《自然材料》杂志上发表的这项新研究中， 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，部分原因是它有独立的数据存储和处理单元，人类大脑处理如此多纷繁复杂的信息，与此同时，但这种计算方法迄今应用受限，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，仿佛是不同的分身，imToken，就是耗能，还不到一台普通电脑的十分之一。
利用材料内在物理特性大幅减少能耗 手性磁铁让类脑计算加速迈向现实 科技日报北京11月14日电（记者张梦然）一种利用材料的内在物理特性来大幅减少能源使用的类脑计算形式，具有强大的记忆能力，利用复杂的材料特性来满足各种具有挑战性任务的需求，距离现实又近了一步，但在另一些任务中却表现不佳，不仅显著减少需要的能量，imToken钱包，但一天消耗的能量折算成瓦特，发现通过施加外部磁场和改变温度，促进更有效的数据处理方式。
而且还可调整其计算特性，磁体表现出不同磁相，计算机的一大硬伤，目前取得了很好的结果， 团队使用矢量网络分析仪来确定手性磁体在不同磁场强度和-269℃到室温范围内的温度下的能量吸收，在圆锥形阶段几乎没有记忆。
他们发现手性磁体的不同磁相。
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是因为材料的物理特性可能使其在某些计算任务中表现出色，导致训练一个大型人工智能模型可产生数百吨二氧化碳，而今这项研究使人们更接近于实现物理储存库的全部潜力，实现节能和算力兼得，简单理解，展示了可直接定制神经形态计算的可能，以在各种任务中最佳地执行。