美研制模拟人脑新型电脑 或能解最复杂数学难题

　　传统微芯片中执行计算任务的处理器和执行存储任务的存储器是不同的部分。数据在这两者之间来回传递不仅费时，且会耗费大量能量，大大限制了电脑的性能。

　　为此，加州大学圣地亚哥分校的理论物理学家马西米利亚诺·迪·文德拉和同事利用既能处理数据又能存储数据的“存储式处理器(memprocessor)”构建了“存储式电脑”。这种设计方案模拟了人脑的组成部分——神经元的工作原理。在人脑中，每个神经元既是处理器也是存储器。

　　迪·文德拉接受美国趣味科学网站采访时表示：“‘存储式电脑’原型机不仅能有效地解决某类计算难题，还可以利用现有技术制造出来。”

　　迪·文德拉所说的计算难题是指“NP完全问题”。在此类问题中，人们能很快确认可能的解决方案是否有效，但无法确定最佳解决方案。其中一个典型的例子是“旅行商问题”。在这个问题中，某人必须走遍一份名单上的每个城市，找出一条走遍每个城市后回到起点的最短路径。人们或许能很快找到一条覆盖每个城市的路径，但如不一一尝试，很难确认哪一条路径最佳。

　　现在，新型电脑内的“存储式处理器”能协同工作并同时找出所有可能的解决方案。而且，新电脑也解决了“NP完全问题”中的子集求和问题。迪·文德拉说：“现在的电脑无法解决的此类问题，新型电脑能更有效地解决。我们还想知道，从此类电脑中获取的知识能否让我们更好地理解人脑的工作原理。”

　　其实，目前也有科学家尝试利用量子电脑来解决此类问题，但量子电脑通常需在极低温度下操作，而“存储式电脑”则能用标准技术制造并在室温下操作。

　　不过，迪·文德拉也承认，很难增加“存储式处理器”来对电脑进行升级，或许能制造出采用其他方式解码数据的存储式处理器，以制造出更大规模的“存储式电脑”。