美國科學家最近研發出一款微型矽晶片，能夠利用廢熱在電子設備中執行數學運算，這項技術有望在能源效率的熱感應和信號處理方面帶來變革。此裝置由麻省理工學院 (MIT) 士兵納米技術研究所的研究員 Giuseppe Romano 博士及其團隊共同開發，採用一種新穎的類比計算技術，將廢熱作為數據處理的媒介。與傳統數位位元或基於電壓的邏輯不同，它將輸入數據編碼為精確的溫度，這些熱輸入隨後流經專門設計的多孔矽結構，最終的熱能分佈則代表計算的輸出。
根據研究人員的說法，計算的最終結果由結構輸出端收集的熱能量來表示，而該輸出端則保持在固定的溫度。團隊利用這些結構展示了超過 99% 準確度的矩陣向量乘法。矩陣乘法是機器學習模型（例如大型語言模型）在處理數據和進行預測時所使用的基本數學技術。儘管將這種方法擴展到現代深度學習模型仍面臨挑戰，但它可以用於檢測熱源和跟蹤電子設備中的溫度變化，且不需額外的能量成本，還能取代多個片上溫度傳感器。
麻省理工學院的本科物理學生 Caio Silva 及該研究的主要作者指出，當在電子設備中進行計算時，熱量通常是廢物。他表示，團隊採取了相反的做法，將熱量視為信息的載體，並證明了利用熱量進行計算是可行的。為此，團隊開發了一個新的軟件系統，使他們能夠設計出以特定方式傳導熱量的材料。這一過程使用了一種稱為反向設計的技術，研究人員首先定義所需功能，然後通過算法反覆設計最佳幾何形狀。
利用這一系統，團隊設計出複雜的矽結構，每個結構大約與灰塵顆粒的大小相當，能夠利用熱傳導進行計算，這是一種使用連續值編碼和處理數據的類比計算形式。研究人員輸入定義計算的矩陣，通過網格，軟件設計出多孔的矩形矽結構，並調整每個像素直至達到所需功能。熱量在矽中流動，執行矩陣乘法，結構的形狀則編碼了係數。
根據 Romano 的說法，這些結構的複雜程度超出了他們的直覺範疇，必須借助計算機來設計。儘管由於熱傳導的限制，這些結構只能編碼正係數，科學家們通過將目標矩陣拆分為正負組件來解決這一挑戰，然後分別處理，最後再將結果合併。團隊使用模擬對簡單的 2 或 3 列矩陣進行測試，這些簡單的矩陣在融合感應和微電子學等應用中依然具有重要意義，結構在許多情況下的計算準確度超過 99%。
儘管將此方法擴展至深度學習等大型應用仍然面臨挑戰，因為需要將數百萬個結構拼接在一起，隨著矩陣的複雜性增加，結構的準確度會下降。然而，因為這些結構依賴於多餘的熱量，它們可以直接應用於熱管理、熱源或溫度梯度檢測等任務。Romano 在新聞稿中表示，如果我們有一個不希望存在的局部熱源，那就意味著我們遇到問題，這些結構可以幫助直接檢測此類熱源，並且可以直接插入使用，而不需要任何數位元件。該研究已發表於《物理評論應用》期刊。
