EVE:类脑电路如何将计算能力推向更高水平

这是第一次，我的同事和我建立了一个单一的电子设备是能够复制神经细胞的功能在大脑。然后，我们将其中的20个连接在一起以执行复杂的计算。这项工作表明，科学地制造一台不依赖晶体管进行计算并且比今天的数据中心使用更少的电能的先进计算机是可能的。

我的研究始于2004年，当时有两个问题。我们是否可以构建单个电子元件来执行大脑中神经元的大多数已知功能？如果是这样，我们可以将其用作构建有用计算机的基础吗？

比特币矿企Riot前高管创立的游戏公司Believer完成5500万美元融资:金色财经报道，比特币矿企 Riot 前高管 Michael Chow 和 Steven Snow 创立的游戏初创公司 Believer 完成 5500 万美元融资，Lightspeed Venture Partners 领投，参投方包括 Andreessen Horowitz（a16z）、Bitkraft Ventures、Riot Games、1Up Ventures、Don Thompson 的 Cleveland Avenue 和 Michael D. 等。

Believer 将首先开发原创 IP、叙事以及技术游戏。Believer 创始人表示，不太可能在 3-5 年内推出任何产品。Steven Snow 称该公司希望利用生成式 AI 做更多事情。[2023/3/8 12:48:11]

神经元的微调非常精细，模仿它们的电子元素也是如此。我在2013年与他人合着了一篇研究论文，原则上列出了需要做的事情。我的同事SuhasKumar和其他人经过五年的认真探索，才获得了正确的材料组成和结构，以产生理论上预测的必要性能。

Messari：1inch在2022Q3交易量几近减半，收入环比下跌84%:10月19日消息，据区块链分析公司Messari发布的1inch 2022年三季度报告显示，该DeFi协议的总交易额在7月至9月期间下降了45.5%，从495亿美元降至270亿美元；此外，1inch的总收入为10.3亿美元，比第二季度协议记录的67.5亿美元收入下降了84%。

1、在交易量方面，1inch在2022年第三季度处理了460万笔交易，与二季度持平。

2、在链上交易方面，以太坊在1inch协议总交易量中占比超过84%，始终保持主导地位，Polygon和BNB Chain分列第二和第三位，据悉，三季度是自2021年第四季度以来Polygon的总交易量首次环比超过BNB Chain。

3、在用户量方面，1inch三季度总用户数较上一季度温和增长2.4%至220万用户，日均用户约为23,500个地址，与上一季度持平。大多数用户使用Polygon网络，其次是Ethereum和BNB Chain。[2022/10/19 17:32:17]

然后，Kumar迈出了重要的一步，并建立了一个电路，其中有20个这样的元件通过设备网络相互连接，这些设备可以编程为具有特定的电容或存储电荷的能力。然后，他将一个数学问题映射到网络中的电容，这使他能够使用该设备找到小范围的问题的解决方案，该问题在广泛的现代分析中很重要。

Cream Finance：BNB Chain上流动性危机是由Boosted Savings计划所致:8月22日消息，DeFi借贷协议Cream Finance回 BNB Chain上流动性危机事件称，该事件是由于去年启动的Boosted Savings计划所致。彼时Cream Finance作为BNB Chain的验证节点，通过将借贷池内未使用的BNB质押进验证节点进行投票让流动性提供者可以额外获得验证节点的收益，但近期币安取消了Cream Finance验证节点的投票权。Cream Finance表示其目前正在取消该计划以恢复协议健康，预计需要7天时间。[2022/8/22 12:41:12]

我们使用的简单示例是通过比较病的遗传信息来查看病家族中可能发生的突变。

为什么重要

计算机的性能正在迅速达到极限，因为集成电路中最小的晶体管的尺寸现在接近20个原子宽。决定晶体管行为的任何更小的物理原理都不再适用。竞争激烈，看是否有人可以制造出更好的晶体管，一种堆叠晶体管的方法或其他可以执行目前需要数千个晶体管的任务的设备。

此任务之所以重要，是因为人们已经习惯了过去40年中计算能力和效率的指数级提高，并且许多业务模型和我们的经济都建立在这一期望之上。工程师和计算机科学家现在已经建造了可以收集大量数据的机器，这是从中提炼出最有价值的商品信息的矿石。每年的数据量几乎翻倍，这已经超过了当今计算机分析数据的能力。

该领域正在做哪些其他研究

关于神经元功能的基本理论最早是由AlanHodgkin和AndrewHuxley于70年前提出的，至今仍在使用。这是非常复杂且很难在计算机上进行模拟的，直到最近才由LeonChua重新分析并将其应用于现代非线性动力学理论的数学中。

我受到这项工作的启发，过去10年中的大部分时间都在学习必要的数学知识，并弄清楚如何构建一个真正的电子设备，该设备可以如理论所预期的那样工作。

世界各地有许多研究团队采用不同的方法来构建类似大脑或神经形态的计算机芯片。

下一步是什么

现在的技术挑战是将我们的原理验证演示扩展到可以与当今的数字巨兽竞争的产品。

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