人的大腦能夠同時學習和記憶大量信息而又不需要太多能量的能力，很多研究機構都希望制造出類似于大腦甚至超越大腦的計算機。

在人腦中，學習是由神經元之間的連接(突觸)的增強和減弱而發生的。深度神經網絡一直采用這種策略，實現模擬機器學習。

美國麻省理工學院近日開發出一種由無機材料制成的電阻器，它將人工模擬突觸的運行速度大大提高，比以前的版本快100萬倍，也比人腦中的突觸快約100萬倍。

這些可編程電阻器不僅提高了神經網絡訓練的速度，同時也降低了執行訓練所需的成本和能量，這可以幫助科學家更快地開發深度學習模型。

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