德國的科學家們正在從人類大腦中汲取靈感，開發新一代超高速、高效能的微晶片，旨在顯著降低現代計算的能耗。位於伊爾梅瑙科技大學的研究團隊於星期五透露，他們正在進行名為 neuroNODE 的項目，研發超導電子元件，這些元件使用短暫的電脈衝來處理信息。這些電脈衝與人類神經通路中的信號傳遞方式極為相似。透過避免現代矽晶片中持續的電流流動，這一方法旨在在消耗更少能量的情況下提供更高的計算速度。項目負責人 Hannes Töpfer 博士表示，隨著技術在數據中心的應用並逐步改進，預計目前相同計算能力的能耗將減少一半。
該項目預計針對全球數據流量的快速增長，這一增長主要受到智能手機、雲服務、串流平台和人工智能的驅動。這些技術的廣泛使用已經將電力需求推高至歷史新高。同時，訓練大型語言模型需要大量的能量。僅訓練 ChatGPT-4 就估計消耗了約 500 萬千瓦小時（kWh）的電力，足以供應超過 10,000 個三口之家一整年的用電需求。根據美國的估算，過去八年中，IT 應用的電力消耗已經翻倍，這與人工智能的興起密切相關。來自加利福尼亞州勞倫斯伯克利國家實驗室的研究人員建議，到 2028 年，超過一半的數據中心電力將專門用於人工智能的運行，這使得數字革命的快速推進面臨風險，因為能量需求無法再得到滿足。
傳統的矽晶片在待機時仍會消耗電力，這已成為一個關鍵的限制。因此，全球的研究人員正在探索更具能效的替代微電子技術。為了解決這一挑戰，研究團隊將於 1 月 1 日開始開發超導電路。這些電路最早由匈牙利裔美國數學家和物理學家約翰·馮·諾依曼在 1950 年代提出，利用量子效應通過極短的電壓脈衝來傳送數據。這種基於脈衝的方式與人類神經通路中的信號傳遞方式相似。在生物學中，這種信號傳遞實現了卓越的效率，人類大腦在執行複雜的認知任務時僅消耗約 20 瓦特的電力，這對於當今最先進的計算機仍然是一項挑戰。
通過將這一原則轉化為微電子技術，團隊旨在創造出僅在處理信號時消耗電力的元件。如果這項技術能成功應用於數據中心並隨著時間不斷改進，則可將實現相同計算性能所需的能量減少多達 50%。根據 Töpfer 的說法，隨著量子計算機的完全功能化，伊爾梅瑙科技大學的高級電磁學團隊所開發的基礎元件將是連接大量元件而不產生干擾的必要條件。他指出，如果這些元件不存在，將無法控制所需數量的量子位元，這使得該項目的時機至關重要。對於量子計算機來說，這些技術的發展具有存在意義。美國的技術規劃者預計，光學超導電子模塊將在 2035 年左右成為不可或缺的技術。
