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將他們視為主要的樂高建造者 ， 只是在原子尺度上 。 CU Boulder 的工程師在將先進的計算機模擬與人工智能相結合方面邁出了重要一步 ， 試圖預測電子設備（如手機中的晶體管）將如何失效 。 這項新研究由物理學家和航空航天工程師Sanghamitra Neogi領導 ， 并 于本周發表在npj 計算材料雜志上 。 在他們的最新研究中 ， Neogi 和她的同事繪制了由原子組成的小構件的物理特性 ， 然后使用機器學習技術來估計由這些相同構件創建的更大結構的行為方式 。 這有點像看一塊樂高積木來預測一座更大城堡的強度 。 “我們正試圖了解具有數十億個原子的設備的物理特性 ， ”航空航天工程科學系 Ann and HJ Smead助理教授 Neogi 說 。 從智能手機和電動汽車到新興的量子計算機 ， 這一追求可能對支撐我們日常生活的電子產品大有裨益 。 Neogi 說 ， 有一天 ， 工程師們可以使用團隊的方法提前查明電子元件設計中的薄弱環節 。
該項目是 Neogi 更關注的一部分 ， 即極小事物的世界（例如原子的擺動）如何幫助人們構建新的、更高效的計算機——甚至是那些從人腦中獲得靈感的計算機 。 CU Boulder 航空航天工程研究助理 Artem Pimachev 是這項新研究的合著者 。 “我們的方法可以讓我們在構建設備之前先驗地了解設備的工作原理 ， 而不是等待數年才能弄清楚設備故障的原因 ， ”Neogi 說 。 而且 ， 不 ， 這并不意味著移動 WiFi 連接 。 Neogi 解釋說 ， 大多數現代計算工具都存在大量缺陷——電子元件中的小缺陷會導致某些位置的熱量積聚 ， 有點像自行車在崎嶇地形上騎行時會減速 。 這樣的“熱點”也會讓你的智能手機效率大大降低 。 Neogi 說 ， 問題在于工程師利用計算機模擬或模型很難提前預測這些弱點可能出現的位置 。 “我們可以使用物理模型來理解其中大約有 100 個原子的系統 ， ”Neogi 說 。 “但這無法與這些設備中的數十億個原子相比 。 ”她認為機器智能可以幫助工程師設計更好的電子產品 。
從原子到設備
回想一下那些單獨的樂高積木 ， 在這種情況下 ， 它們是 16 個硅和鍺原子的團塊 ， 它們是許多計算機組件的主要成分 。 在這項新研究中 ， Neogi 和她的同事開發了一種計算機模型 ， 該模型使用人工智能來學習這些構建塊內的物理特性——或者原子和電子如何結合在一起來確定材料內的能量景觀 。 然后 ， 該模型可以從這些基本塊中推斷出更大的原子塊中的能量分布 。 “它從每個單獨的單元收集信息并將它們組合起來以預測集體系統的最終屬性 ， 該系統可以由兩個、三個或更多單元組成 ， ”Neogi 說 。 她的團隊還有很長的路要走 ， 才能查明手機大小的設備中的所有潛在弱點 。 但是 ， 到目前為止 ， 該小組的模式已被證明是有效的 。 Neogi 和她的同事已經使用該工具準確預測了幾種由硅和鍺制成的實際材料的特性 。 研究人員還利用她對熱量和能量如何在非常小的范圍內流動的理解 ， 不僅可以改進現有設備 ， 還可以幫助創造未來的設備 。 2019 年 ， Neogi 加入了一項耗資 170 萬美元的國家計劃 ， 旨在探索“神經形態”計算機的潛力——或通過模仿大腦神經元活動來存儲和分析信息的設備 。
【電子產品|人工智能可能很快會檢測到電子產品如何失效】
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