人工智能引导的材料变化可生产钻石CPU

机器学习可以导致应变工程的突破。

科学家们知道，通过对晶体材料施加一点应变，你可以显著地改变它的性能，但是当几乎没有无限的可能性时，找到合适的应变是另一回事。不过，可能有一个简单的解决办法：让人工智能来完成这项繁重的工作。一个国际研究小组设计了一种机器学习的方法，以找到能达到最佳效果的路径。他们的神经网络算法预测了应变的方向和程度将如何影响控制半导体效率的一个关键特性，使得它们在不需要人类有根据地猜测的情况下更有效。

这项技术可能会导致基于半导体的发明，这些发明比通常要强大得多，只需稍作改动。一个硅太阳能电池可以捕获和传统型号一样多的能量，但只有千分之一的厚度，而钻石可以变得足够实用，以取代处理器中的硅，并提供巨大的速度升级（理想情况下可达100000次）。

虽然研究小组专注于利用人工智能来调整电性能，但他们强调人工智能还可以用于光学和热特性。挑战在于实现这种应变，尤其是在芯片所需的复杂程度上。即使是智能手机的处理器也有数十亿个晶体管——在你的手机获得钻石级的速度提升之前，这可能需要很长的时间。不过，这是一个开始，它表明应变工程可能是解决太阳能和计算能力限制问题的一种方法。

资料来源：麻省理工学院新闻