一種透過自身發生物理改變，來進行學習的智慧材料(類似於人腦的工作方式)，可能會成為新一代量子計算機的基礎。

荷蘭內梅亨大學(Radboud University Nijmegen)的物理學家們，朝這種所謂“量子大腦(quantum brain)”研究方向，邁出了重要的一步。他們證明可以對單原子網路進行仿製和連線操作，並模仿人類大腦中神經元和突觸(synapse)的自主行為。

研究成果以“An atomic Boltzmann machine capable of self-adaption”為題，發表在《自然-奈米技術》上。

隨著人們對於算力的需求日益增長，越來越多的資料中心也成為必需品，而所有的這些需求，都帶來了大量的能耗。

內梅亨大學的掃描探針顯微鏡的教授Alexander Khajetoorians，同樣也是此次研究專案的負責人，他表示必須找到一種新的策略，保證節能的同時，儲存並處理資訊。

他補充說，要做到這一點，不僅需要改進技術，還需要一個顛覆性的方法來進行基礎研究。研究人員基於材料的量子特性構建了“量子大腦”，這種新策略可能會成為未來人工智慧應用解決方案的基礎。

1. 量子大腦

為了使人工智慧發揮效用，計算機要做到能夠識別世界上目前現有的模式，並學習和補充新的模式。

當今的計算機透過機器學習軟體來實現這一點，該軟體可以在一個獨立的計算機硬碟上，控制資訊的儲存和處理。

此次論文的合著者，神經網路和機器智慧的教授Bert Kappen表示，直至目前，這項發展了長達一個世紀之久的技術，已經可以進行有效的工作了，但是其工作過程過於耗能。

內梅亨大學的物理學家們，對一個硬體是否可以在不需要軟體的情況下完成相同的工作展開研究。

研究發現，透過在黑磷(black phosphorus)上構建一個鈷原子(cobalt atoms)網路，他們能夠建立一種材料，該材料以與大腦相似的方式，儲存和處理資訊。更令人驚訝的是，這種材料還能自適應。

2. 自適應原子

2018年，Khajetoorians教授就與合作者展示了，可以在單個鈷原子的狀態下儲存資訊。透過向原子施加電壓，可以誘導其“開火(firing)”，即原子像一個神經元一樣，在0和1之間隨機穿梭。

他們現在已經發現了一種為這些原子創造一個定製的集合體的途徑，且研究人員還發現，這些集合體的“開火”行為，是模仿了用於人工智慧中的類腦模型的行為。

除了觀察脈衝神經元的行為，研究人員還能夠創造出目前為止最小的突觸。且在實驗過程中，無意間觀察到，上文所述的集合體具有自適應的特性。這是指，集合體的突觸會根據它們“看到”的輸入來改變自身行為。

Khajetoorians教授表示，當用一定的電壓長時間刺激材料時，研究人員驚訝地發現突觸發生了變化。材料根據受到的外部刺激，而調整自身的反應，它是在自我學習當中的。

3. 探索並發展量子大腦

研究人員計劃擴大系統規模，建立一個更大的原子網路，同時探索可以使用的新量子材料。此外，他們還需要了解原子網路為什麼會發生這樣的行為。

Khajetoorians教授認為，研究人員們現在可以將基礎物理學與生物學中的概念相關聯，比如學習與記憶。

如果研究人員最終可以用這種材料構造出一臺真正的機器，那麼就表示，可以製造出一臺比現在的計算機更加節能、體積更小的自主學習計算裝置。

然而，只有當研究人員全部瞭解其工作原理之後，才能調節它的行為，並將其開發為一種技術。雖然目前仍是一個正在解開的謎團，但是“破解”過程還是相當令人興奮的。