科学家发明可穿越血脑屏障的纳米粒子

科学家发明可穿越血脑屏障的纳米粒子 科学家们乐观地认为，他们的方法已在临床前模型中初见成效，最终可用于用一种疗法同时治疗脑转移瘤和原发性乳腺癌肿瘤。迈阿密大学米勒医学院西尔维斯特综合癌症中心的研究人员创造了一种能够穿越血脑屏障的纳米粒子。他们的目标是通过一次治疗消除原发性乳腺癌肿瘤和脑转移瘤。实验室研究表明，这种方法能有效缩小乳腺癌和脑肿瘤的体积。这些继发性肿瘤被称为脑转移瘤，最常见于乳腺癌、肺癌和结肠癌等实体瘤，通常预后较差。当癌症侵入大脑时，治疗就会变得非常困难，部分原因是血脑屏障，这是一层几乎无法穿透的薄膜，将大脑与身体的其他部分隔开。领导这项研究的生物化学与分子生物学副教授、西尔维斯特公司技术与创新部助理主任香塔-达尔（Shanta Dhar）博士说，西尔维斯特团队的纳米粒子有朝一日可能被用于治疗转移瘤，同时还能治疗原发肿瘤。她是5月6日发表在《美国国家科学院院刊》上的一篇论文的资深作者。Shanta Dhar 博士 Credit: Sylvester研究人员在粒子中加入了两种针对线粒体（细胞的能量产生中心）的原药，结果表明，他们的方法可以在临床前研究中缩小乳腺和脑肿瘤。达尔说："我总是说纳米医学是未来，当然我们已经进入了这个未来。"他指的是市售的COVID-19疫苗，其配方中使用了纳米颗粒。"纳米医学肯定也是癌症疗法的未来"。这种新方法使用了一种由生物可降解聚合物制成的纳米粒子，这种聚合物是由达尔的研究小组之前开发的，同时还使用了她的实验室开发的两种针对癌症能量来源的药物。由于癌细胞的新陈代谢形式往往不同于健康细胞，因此抑制癌细胞的新陈代谢可以有效地杀死肿瘤，而不伤害其他组织。其中一种药物是经典化疗药物顺铂的改良版，它通过破坏快速生长细胞的DNA来杀死癌细胞，从而有效阻止其生长。但肿瘤细胞可以修复自己的DNA，有时会导致顺铂产生抗药性。达尔的研究小组对这种药物进行了改良，将其目标从核DNA（构成染色体和基因组的DNA）转移到线粒体DNA。线粒体是我们细胞的能量来源，包含自己小得多的基因组，而且对于癌症治疗来说，重要的是，线粒体不具备与我们的大基因组相同的DNA修复机制。由于癌细胞可以在不同的能量来源之间切换，以维持其生长和增殖，研究人员将他们的改良顺铂（他们称之为Platin-M，攻击称为氧化磷酸化的能量生成过程）与他们开发的另一种药物Mito-DCA 结合起来，后者专门针对一种称为激酶的线粒体蛋白，抑制糖酵解（一种不同的能量生成方式）。达尔说，开发能够进入大脑的纳米粒子是一条漫长的道路。她的整个独立职业生涯都在研究纳米粒子，在之前一个研究不同形式聚合物的项目中，研究人员注意到，在临床前研究中，一些纳米粒子的一小部分可以进入大脑。通过进一步研究这些聚合物，达尔的团队开发出了一种既能穿过血脑屏障又能穿过线粒体外膜的纳米粒子。达尔说："要弄清这一点，我们经历了很多波折，我们仍在努力了解这些微粒穿过血脑屏障的机制。"研究小组随后在临床前研究中测试了这种特制的载药纳米粒子，发现它们能缩小乳腺肿瘤和在大脑中播种形成肿瘤的乳腺癌细胞。在实验室研究中，这种纳米粒子-药物组合似乎也是无毒的，并能显著延长存活时间。下一步，研究小组希望在实验室中测试他们的方法，以更接近地复制人类脑转移灶，甚至可能使用源自患者的癌细胞。他们还想在胶质母细胞瘤（一种侵袭性特别强的脑癌）的实验室模型中测试这种药物。在达尔实验室工作的迈阿密大学博士生阿卡什-阿肖坎（Akash Ashokan）说："我对高分子化学非常感兴趣，将其用于医疗目的真的让我着迷，"阿卡什-阿肖坎是这项研究的共同第一作者，他与博士生舒丽塔-萨卡尔（Shrita Sarkar）共同完成了这项研究。"看到它被应用于癌症治疗，我感到非常高兴。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

研究人员发明一种扭曲的多层晶体结构 为经典“材料设计”注入新的活力

研究人员发明一种扭曲的多层晶体结构 为经典“材料设计”注入新的活力 科学家们发现，当晶体被夹在两个基底之间时，它们会发生扭曲这是探索电子和其他应用领域新材料特性的关键一步。来自美国能源部SLAC 国家加速器实验室、斯坦福大学和劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）的研究人员首次培育出了一种扭曲的多层晶体结构，并测量了该结构的关键特性。这种创新结构有望帮助创造先进的材料，应用于太阳能电池、量子计算、激光器和其他各种技术。"这种结构是我们以前从未见过的这对我来说是一个巨大的惊喜，"斯坦福大学和SLAC教授、论文合著者崔毅说。"在未来的实验中，这种三层扭曲结构中可能会出现一种新的量子电子特性。"该团队设计的晶体扩展了外延生长的概念，即一种晶体材料有序地生长在另一种材料之上的现象有点像在土壤之上长出整齐的草坪，但却是原子级的。50 多年来，了解外延生长对许多行业，尤其是半导体行业的发展至关重要。事实上，外延生长是我们今天使用的许多电子设备的一部分，从手机、电脑到太阳能电池板，都允许电力在其中流动或不流动。迄今为止，外延研究的重点是在一层材料上生长另一层材料，并且两种材料在界面上具有相同的晶体取向。几十年来，这种方法在晶体管、发光二极管、激光器和量子设备等许多应用领域都取得了成功。但是，为了找到性能更好的新材料，以满足量子计算等更高的需求，研究人员正在寻找其他外延设计可能更复杂但性能更好的外延设计，这就是本研究中展示的"扭曲外延"概念。在最近发表在《科学》（Science）杂志上的一篇论文中详细介绍了他们的实验，研究人员在传统半导体材料二硫化钼（MoS2）的两层薄片之间添加了一层金。崔教授在斯坦福大学材料科学与工程系的研究生、该论文的共同作者崔毅（音译）说，由于上下两层板的方向不同，金原子无法同时与两层板对齐，因此金结构发生了扭曲。研究生崔毅说："只有底层MoS2时，金很乐意与之对齐，因此不会发生扭曲。但如果有两层扭曲的MoS2，金就不能确定是与顶层对齐还是与底层对齐。我们设法帮助金解决了它的困惑，并发现了金的取向与双层MoS2 扭转角度之间的关系。"为了详细研究金层，斯坦福材料与能源科学研究所（SIMES）和 LBNL 的研究团队将整个结构的样品加热到 500摄氏度。然后，他们利用一种名为透射电子显微镜（TEM）的技术将电子流穿过样品，从而揭示了金纳米盘在不同温度下退火后的形态、取向和应变。测量金纳米盘的这些特性是了解未来如何将新结构设计用于实际应用的必要第一步。崔说："如果没有这项研究，我们根本不知道在半导体顶部扭曲金属外延层是否可能。用电子显微镜测量完整的三层结构证实，这不仅是可能的，而且可以用令人兴奋的方式控制新结构"。下一步，研究人员希望利用 TEM 进一步研究金纳米盘的光学特性，并了解其设计是否会改变金的带状结构等物理特性。他们还希望扩展这一概念，尝试用其他半导体材料和其他金属构建三层结构。斯坦福大学材料科学与工程学院查尔斯-皮戈特（Charles M. Pigott）教授、论文合著者鲍勃-辛克莱尔（Bob Sinclair）说："我们正在开始探索是否只有这种材料组合才能实现这种效果，或者这种效果是否会更广泛地发生。这一发现开启了我们可以尝试的一系列全新实验。我们可能即将找到可以利用的全新材料特性。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

彻底改变大脑健康：莱斯大学发明微型植入式脑刺激器

彻底改变大脑健康：莱斯大学发明微型植入式脑刺激器 莱斯大学的工程师们开发出了首个在人类患者身上起作用的微型脑刺激器。图片来源：Jeff Fitlow/莱斯大学这种被称为"数字可编程过脑治疗器"（DOT）的设备可以为耐药性抑郁症和其他精神或神经疾病的治疗带来革命性的变化，因为它提供了一种替代疗法，与目前基于神经刺激的疗法相比，它能为患者提供更大的自主性和可及性，与其他脑机接口（BCI）相比，它的侵入性更小。莱斯大学电气与计算机工程系和生物工程系教授罗宾逊说："在这篇论文中，我们展示了我们的设备，它只有豌豆大小，可以激活运动皮层，从而使患者移动他们的手。未来，我们可以将植入物放置在大脑的其他部位，比如前额叶皮层，我们希望它能改善抑郁症或其他疾病患者的执行功能"。现有的植入式脑刺激技术由相对较大的电池供电，这些电池需要放置在身体其他部位的皮下，并通过较长的导线与刺激装置相连。这种设计上的限制需要进行更多的手术，使患者承受更大的硬件植入负担、电线断裂或失效的风险，以及未来更换电池手术的需要。莱斯大学的雅各布-罗宾逊（Jacob Robinson）和他的研究团队开发出了最小的植入式脑刺激器，并在人类患者身上进行了演示，这将彻底改变抗药性抑郁症和其他精神或神经疾病的治疗方法。图片来源：Jeff Fitlow/莱斯大学罗宾逊实验室的电气工程研究生、发表在《科学进展》（Science Advances）上的这项研究的第一作者约书亚-伍兹（Joshua Woods）解释说："我们通过使用外部发射器为设备无线供电，消除了对电池的需求。"莱斯大学应用物理学专业的前研究生、现就职于 Motif Neurotech 公司的阿曼达-辛格（Amanda Singer）也是该研究的第一作者。该技术依赖于一种能将磁场转换为电脉冲的材料。这种转换过程在小范围内非常有效，并且具有良好的错位容差，这意味着它不需要复杂或微小的操作来激活和控制。该设备的宽度为 9 毫米，可提供 14.5 伏电压的刺激。罗宾逊说："我们的植入物通过这种磁电效应获得全部能量。"罗宾逊是 Motif 公司的创始人兼首席执行官，Motif 公司是通过莱斯大学生物技术启动平台成立的一家初创公司，该公司正致力于将这种设备推向市场。Motif是几家神经技术公司之一，这些公司正在探索BCIs在彻底改变神经系统疾病治疗方法方面的潜力。罗宾逊说："神经刺激是实现精神健康领域疗法的关键，因为药物的副作用和缺乏疗效使许多人没有适当的治疗选择。"临床测试和未来方向研究人员在一名人类患者身上对该装置进行了临时测试，用它来刺激大脑运动皮层大脑中负责运动的部分并产生手部运动反应。接下来，他们在猪身上展示了该装置与大脑的稳定接口，持续时间为30天。伍兹说："这在以前是没有过的，因为要通过硬脑膜刺激大脑所需的信号质量和强度在以前是不可能的，这么小的植入物是不可能通过无线功率传输的。"罗宾逊设想在家中就能使用这项技术。医生会开出治疗处方，并提供设备使用指南，但患者仍可完全控制治疗方法："回到家中，病人戴上帽子或可穿戴设备，为植入物供电并与之通信，按下 iPhone 或智能手表上的'开始'按钮，然后植入物发出的电刺激将激活大脑内部的神经元网络。"植入手术需要进行 30 分钟的微创手术，将装置植入大脑上方的骨头中。植入物和切口几乎看不见，病人当天就可以回家。约书亚-伍兹（左起）、雅各布-罗宾逊和法蒂玛-阿尔拉什丹。图片来源：Jeff Fitlow/莱斯大学贝勒医学院神经外科教授兼研究副主席、麦克奈尔奖学金获得者、卡伦基金会捐赠主席谢斯说："心脏起搏器是心脏护理中非常常规的一部分。在神经和精神疾病方面，与之相对应的是脑深部刺激（DBS），这听起来很可怕，而且是侵入性的。深部脑刺激实际上是一种相当安全的手术，但它仍然是脑外科手术，它的可感知风险会给愿意接受它并可能从中受益的人数设定一个很低的上限。这就是这种技术的用武之地。在门诊手术中心做一个 30 分钟的小手术，只不过是皮肤手术，比起 DBS 更容易被接受。因此，如果我们能证明它与更具侵入性的替代疗法一样有效，那么这种疗法很可能会对心理健康产生更大的影响。"但对于抑郁症和强迫症等疾病，每天只需几分钟的刺激就足以使目标神经元网络的功能发生预期的变化。关于下一步计划，罗宾逊说，在研究方面，他"真正感兴趣的是创建植入物网络，以及创建可以刺激和记录的植入物，这样它们就可以根据你自己的大脑特征提供自适应的个性化疗法"。从治疗开发的角度来看，Motif Neurotech 公司正在寻求美国食品和药物管理局（FDA）的批准，以便在人体中进行长期临床试验。患者和护理人员可以登录Motif Neurotech 网站，了解这些试验的开始时间和地点。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

他耗资4000万美元造出新细菌 又想创造新生命

他耗资4000万美元造出新细菌 又想创造新生命 只有当我们能够去创造生命的时候，才可能真正理解生命的本质，这也是生命科学领域研究一直想要做到的事。那么，我们该如何去创造生命？生命科学领域中的一个基本规则是“中心法则”，即遗传信息可以从 DNA 复制自身，同时也可以传递给 RNA，并由RNA传递给蛋白质，完成遗传信息的转录和翻译过程，这个过程就是创造生命的过程。因此从理论上说，只要我们能够创造出 DNA，就有可能实现人工创造生命，进而深入理解生命的本质。人类的“人造生命”发展史人造生命是指从其他生命体中提取基因，建立新的人工染色体，随后将其转入已被剔除了遗传物质的细胞中，最终由这些人工染色体控制这个细胞，发育变成新的生命体。人造生命的发展历程虽然较短，却充满着创新和突破。1953 年，沃森和克里克提出了著名的 DNA 双螺旋结构模型，从此开启了分子生物学时代。到了 20 世纪 70 年代，赫伯特·博耶和斯坦利·科恩分别实现了限制性内切酶对双链 DNA 的剪切，以及质粒 DNA 到大肠杆菌的转入，这两项创新成果标志着基因工程的诞生。随后，桑格发明的 DNA 测序技术实现了 DNA 序列的精确“阅读”。接着，保罗·伯格和沃尔特·吉尔伯特通过开发分子克隆技术，进一步促进了重组 DNA 技术的发展。这些突破性的技术都为人造生命的研究奠定了重要基础。其中，2010 年 5 月由美国生物学家克雷格·文特尔团队取得的成就标志着人造生命领域的一次重大突破。他们在实验室中通过化学合成了一整个基因组，随后将这个合成基因组植入到一个空细胞中。这个细胞随后根据植入的基因指令开始自我复制和增殖，最终形成新的细胞。尽管有些科学家持有保留意见，认为文特尔的成果只是以一个自然的、先前存在的残留细胞为基础的，并没有创造出真正的生命，但他的实验仍然证明了人造基因组可以为细胞提供动力，这为未来真正的人造生命提供了重要的启示。人造生命的科学狂人：克雷格·文特提到人造生命，就不得不提这一领域的泰斗、科学狂人克雷格·文特。他是美国著名的生物学家和企业家，以在科学界的重大成就而闻名。他的成就包括“一人单挑六国科学家，完成人类基因组计划”和“制造新生物”，这两项工作都是震撼全世界科学界的突破。“科学狂人”克雷格·文特（图片来源：克雷格·文特研究所官网主页）20 世纪 90 年代，由美国、英国、法国、德国、日本和中国等 6 个国家的顶级科学家共同参与人类基因组计划，预计花费 30 亿美元来完成人类基因组测序。然而，当时间和花费过半时，他们却仅完成了 3% 的测序工作。与此同时，克雷格·文特成立了塞莱拉基因公司，一个私营性质的基因研究机构，开发了如“霰弹枪”的新型测序技术，并迅速追上了多国合作小组的进度。后来，克雷格·文特与六国科学家合作，于 2001 年初成功完成了人类基因组草图。在人类基因组计划完成后，克雷格·文特很快就有了新的理想，这个理想可能是生命科学的终极目标：创造新的生命形式。克雷格·文特计划利用 DNA 小片段，合成新的基因组，并将其转入已经被剔除了本身基因组的细菌之中，观察这微小的细菌能否进行新陈代谢和繁殖。经过研究团队十几年不懈的努力，耗资超过 4000 万美元，克雷格·文特研究团队终于在 2010 年创造出全新的细菌。克雷格·文特认为，“这是地球上第一个，父母是电脑却可以进行自我复制的物种。”目前，克雷格·文特又展开了一系列新的研究，他把自己的游艇改装成研究船，带领团队成员远征百慕大群岛附近的马尾藻海，希望就地取材，绘制出该海域生态系统中所有微生物的基因组图谱。克雷格·文特的终极目标是利用海洋中寻找到的基因，设计出全新的生命形式。这些生命将具备捕获二氧化碳、遏制温室效应的能力，还能清理核废料，并产生大量氢原子。这项全新生命形式的发展将有望改变全球能源经济的现状。克雷格·文特的研究旅程从人类基因组测序，到人工合成细菌，再到从海洋中寻找有益基因以设计全新生命，始终贯穿一个主线：从基因到生命。无论是认识基因、合成基因，或是寻找新基因，克雷格·文特所有研究都是为创造生命绘制蓝图，最终实现人造生命的使命，回答了“科学真的可以创造生命”这一重要命题。酵母人工染色体合成的突破之路细菌和酵母分别是原核和真核生物的典型代表，能够合成这两者的基因组，就能为合成生命奠定重要的理论基础，丰富人造生命的知识储备。作为原核生物的细菌，科学家合成其基因组并创造全新的生命尚且花费了十几年的时间。那么作为真核生物的酵母，其基因组有 16 条染色体，合成的复杂性和难度可想而知。为此，国际上发起了酵母基因组合成计划（Sc2.0），这是人类首次尝试对真核生物的基因组进行从头设计合成，旨在重新设计并合成酿酒酵母全部 16 条染色体。该项目于 2011 年启动，由来自中国、美国、英国、新加坡、澳大利亚等国的超过 200 位科学家共同参与。研究人员在从头合成酵母基因组序列的过程中面临了诸多挑战。由于酵母基因组中存在大量重复序列，他们去除了转座子和重复元件，并重新编码终止密码子。同时，研究人员对基因序列进行了碱基删除、插入和替换的工作，确保合成菌株与天然菌株的表型相同的同时，也保证了基因组的稳定性。2017 年《Science》封面展示的酵母基因组结构模型，其中金色代表已经完成全合成的染色体；白色代表天然染色体 （图片来源：《Science》官网）根据以上原则和标准，2014 年，纽约大学的 Jef Boeke 教授领衔的研究团队成功创建出了第一条人工酵母染色体最小的 3 号染色体。这一成果开启了真核生物基因组合成的先河。到 2017 年，Sc2.0 团队完成了人工合成酵母基因组 16 条染色体中的 5 条，其中 4 条由中国科学家完成。具体来说，天津大学元英进院士团队负责了 5 号和 10 号染色体的合成；清华大学戴俊彪研究员团队负责 12 号染色体的设计合成；华大基因杨焕明院士团队负责酵母 2 号染色体的从头设计与全合成。到了 2023 年，Sc2.0 计划迎来新的里程碑式突破，华大基因沈玥研究员团队完成酵母 7 号和 13 号染色体的从头设计与全合成，以及 tRNA 新染色体的构建。这标志着酵母的全部 16 条染色体的合成工作已圆满完成。此外，该团队还成功构建了一种包含 50%合成 DNA 的酵母菌株，这种酵母菌株不仅能够活跃增殖，还展现了正常的细胞形态、长度和形状。2023 年《Cell》发表文章描述了酵母染色体的整合过程：将含有不同合成染色体的酵母细胞进行杂交，在后代中寻找携带两条合成染色体的个体，经过漫长的杂交过程，科学家们逐渐将他们先前合成的所有染色体（6 条完整染色体和 1 条染色体臂）整合到同一个细胞中（图片来源：参考文献[5]）参与酵母基因组合成计划的中国科学家代表，从左到右依次为：李炳志、戴俊彪、杨焕明、元英进、沈玥（图片来源：人民日报）人造细胞再升级：逼近真实活细胞人工合成细菌和酵母主要解决基因组合成的问题，然而活细胞执行功能主要还是依靠蛋白质。2024 年 4 月 23 日，美国科学家在《自然·化学》（Nature Chemistry）杂志上发表了一项最新研究成果，他们通过操纵 DNA 和蛋白质，创造出类似人体细胞的人造细胞，这一成果对再生医学、药物输送和诊断工具等领域具有重要意义。细胞支架是细胞内部的重要支架结... PC版： 手机版：

普林斯顿大学的先进AI芯片项目得到了DARPA和 EnCharge AI 的支持

普林斯顿大学的先进AI芯片项目得到了DARPA和 EnCharge AI 的支持 普林斯顿大学的研究人员完全重新想象了计算的物理原理，为现代人工智能工作负载打造了一款芯片，在美国政府的新支持下，他们将看到这款芯片的速度、结构和能效有多快。上图为早期原型。图片来源：Hongyang Jia/普林斯顿大学美国国防部最大的研究机构与普林斯顿大学合作，开发用于人工智能的先进微芯片。电子与计算机工程学教授纳文-维尔马（Naveen Verma）表示，新硬件为现代工作负载重新设计了人工智能芯片，与当今最先进的半导体相比，它能以更低的能耗运行强大的人工智能系统。Verma 将领导这个项目，他说，这些进展突破了阻碍人工智能芯片的关键障碍，包括尺寸、效率和可扩展性。不从笔记本电脑、手机、医院、高速公路到低地球轨道甚至更远的地方，都可以部署能耗更低的芯片来运行人工智能。为当今最先进的模型提供动力的芯片过于笨重且效率低下，无法在小型设备上运行，主要局限于服务器机架和大型数据中心。现在，美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，简称 DARPA）宣布，将以维尔马实验室的一系列关键发明为基础，拨款 1860 万美元支持维尔马的工作。DARPA 的资助将推动对新芯片的速度、结构和能效的探索。维尔马说："最好的人工智能仅仅存在于数据中心，这是一个非常重要的限制。我认为，如果能将其从中解锁，那么我们能从人工智能中获得价值的方式就会爆炸性增长。"纳文-维尔马（Naveen Verma）教授将领导一个由美国支持的项目，在其普林斯顿实验室的一系列关键发明的基础上，为人工智能硬件增效。图片来源：Sameer A. Khan/Fotobuddy这项宣布是 DARPA 为下一代人工智能计算的"科学、设备和系统的革命性进步"提供资金的更广泛努力的一部分。该计划名为 OPTIMA，包括多个大学和公司的项目。该计划的提案征集活动预计资助总额为 7800 万美元，但 DARPA 尚未披露完整的机构名单或该计划迄今为止已发放的资助总额。EnCharge AI 的出现在普林斯顿领导的这个项目中，研究人员将与 Verma 的初创公司EnCharge AI 合作。EnCharge AI 位于加利福尼亚州圣克拉拉市，正在将基于维尔马实验室发现的技术商业化，其中包括他与电气工程研究生共同撰写的几篇关键论文，最早可追溯到 2016 年。根据项目提案，Encharge AI"在开发和执行稳健、可扩展的混合信号计算架构方面具有领先地位"。Verma 于 2022 年与前 IBM 研究员 Kailash Gopalakrishnan 和半导体系统设计领域的领军人物 Echere Iroaga共同创办了这家公司。戈帕拉克里什南说，在人工智能开始对计算能力和效率提出大量新需求的时候，现有计算架构的创新以及硅技术的改进恰恰开始放缓。即使是用于运行当今人工智能系统的最好的图形处理器（GPU），也无法缓解行业面临的内存和计算能源瓶颈。他说："虽然 GPU 是目前最好的工具，但我们得出结论，需要一种新型芯片来释放人工智能的潜力。"改变人工智能计算格局普林斯顿大学凯勒工程教育创新中心（Keller Center for Innovation in Engineering Education）主任维尔马表示，从2012年到2022年，人工智能模型所需的计算能力增长了约100万倍。为了满足需求，最新的芯片内置了数百亿个晶体管，每个晶体管之间的间隔只有一个小病毒的宽度。然而，这些芯片的计算能力密度仍然不足以满足现代需求。当今的领先模型结合了大型语言模型、计算机视觉和其他机器学习方法，每个模型都使用了超过万亿个变量。英伟达（NVIDIA）设计的 GPU 推动了人工智能的蓬勃发展，如今已变得如此珍贵，据说各大公司都通过装甲车来运输这些 GPU。购买或租赁这些芯片的积压量已达到消失点。当英伟达（NVIDIA）成为史上第三家估值达到 2 万亿美元的公司时，《华尔街日报》报道称，在该公司不断增长的收入中，迅速增加的份额并非来自于开发模型（称为训练），而是来自于芯片，这些芯片使人工智能系统在训练完成后能够投入使用。技术专家将这一部署阶段称为推理。维尔马说，推理是他的研究在中短期内影响最大的领域。"这一切都是为了分散人工智能，将其从数据中心释放出来，"他说。"它必须从数据中心转移到我们和与我们息息相关的流程最能访问计算的地方，那就是手机、笔记本电脑、工厂等这些地方。"创新人工智能芯片技术为了制造出能在紧凑或能源受限的环境中处理现代人工智能工作负载的芯片，研究人员必须彻底重新想象计算的物理原理，同时设计和封装硬件，使其能用现有的制造技术制造，并能与现有的计算技术（如中央处理器）良好配合。"人工智能模型的规模已经爆炸性增长，"维尔马说，"这意味着两件事。人工智能芯片在做数学运算时需要变得更加高效，在管理和移动数据时也需要变得更加高效。"他们的方法有三个关键部分。几乎每台数字计算机的核心架构都遵循着 20 世纪 40 年代首次开发的一种简单得令人难以置信的模式：在一个地方存储数据，在另一个地方进行计算。这意味着信息要在存储单元和处理器之间穿梭。在过去的十年中，维尔马率先研究了一种更新的方法，即直接在存储单元中进行计算，这种方法被称为内存计算。这是第一部分。内存计算有望减少移动和处理大量数据所需的时间和能源。但迄今为止，内存计算的数字方法还非常有限。维尔马和他的团队转向了另一种方法：模拟计算。这是第二部分。"在内存计算的特殊情况下，你不仅需要高效地进行计算，"维尔马说，"还需要以非常高的密度进行计算，因为现在它需要装在这些非常小的存储单元中。模拟计算机并不是将信息编码成一系列的 0 和 1，然后使用传统的逻辑电路来处理这些信息，而是利用设备更丰富的物理特性。齿轮的弧度。导线保持电荷的能力。"20 世纪 40 年代，数字信号开始取代模拟信号，这主要是因为二进制代码能更好地适应计算的指数级增长。但是，数字信号无法深入挖掘设备的物理特性，因此需要更多的数据存储和管理。因此，数字信号的效率较低。模拟信号的效率来自于利用设备的固有物理特性处理更精细的信号。但这可能需要在精度上做出权衡。维尔马说："关键在于找到合适的物理学原理，并将其应用于可控性极强、可大规模制造的设备中。"他的团队找到了一种方法，可以利用专门设计的电容器产生的模拟信号进行高精度计算，从而实现精确的开关。这是第三部分。与晶体管等半导体器件不同，通过电容器产生的电能并不取决于材料中的温度和电子迁移率等可变条件。"它们只取决于几何形状，"维尔马说。"它们取决于一根金属线与另一根金属线之间的空间。当今最先进的半导体制造技术可以很好地控制几何形状。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：