人工智能机器学习需要在数据中心支撑的云端完成，因为其计算需求巨大且耗能。然而，美国西北大学的研究人员开发出一种新型微晶体管，其能效比现有技术高出100倍，有望为移动和可穿戴设备带来新的智能水平。这种新型纳米电子设备可以在本地进行实时检测和数据处理，从而更迅速地干预健康紧急情况。
这种新型晶体管由二维二硫化钼片和一维碳纳米管制成，其结构使其能够快速调整和即时重新配置，因此可用于数据处理链中的多个步骤，而传统晶体管只能执行每个步骤中的一个步骤。这种动态可重构性使得单个器件具有高度可调性，使我们能够以较小的占地面积和较低的能耗执行复杂的分类算法。
在测试中，研究人员对这些微小的”混合内核异质结晶体管”进行了训练，以分析公开的心电图数据集，并标记六种不同类型的心跳：正常、房性早搏、室性早搏、起搏、左束支传导阻滞和右束支传导阻滞。结果表明，这种新型晶体管在10000个心电图样本中，只需要两个微型晶体管就能以95%的准确率对异常心跳进行正确分类，而目前的机器学习方法需要100多个传统晶体管，它们使用的能量仅为传统方法的1%。
这意味着，一旦这项技术投入生产，小型、轻便、电池供电的移动设备将运行人工智能模型。
然而，目前还不清楚这种设备是否只适用于便携式设备，或者是否能处理视频数据，也不清楚这项工作是否能渗透到大型机器学习和人工智能设备中。
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新研究成果使计算机智能化又向前迈进了一步，可能会开启另一波更智能设备的浪潮。变革的步伐仍在不断加快。
这项研究发表在《自然-电子学》（Nature Electronics）杂志上。
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