麻省理工学院研究人员开发出一种新型计算平台，未来有望用于制造能够同时执行计算与存储等多种功能的智能自适应下一代电子设备，且整个系统集成于一个极其紧凑、节能的器件中。
这一平台为低功耗边缘计算应用、交互式医疗与环境监测系统以及智能机器人开辟了新的可能性。
研究人员通过利用软质聚合物在纳米尺度下独特的机械响应实现了这一突破。机械响应指的是结构在受力后发生变化的方式。
他们利用这种响应机制，制造出微小的机械器件，通过可重构的运动来存储和处理信息，其工作方式模拟了大脑中神经元的行为模式。
由于关键的计算功能内置于软质聚合物材料的固有特性之中，执行这些功能所需的组件数量被大幅减少，从而实现了一个紧凑而多功能的信息处理平台。
“复杂且相互耦合的纳米尺度现象，为信息处理的新方法以及计算、传感与驱动等多功能集成提供了巨大机遇。这可能使纳米级器件和系统实现传统计算平台难以达到的能效、自主性和可重构性水平，”电气工程与计算机科学系（EECS）副教授、电子研究实验室（RLE）成员、该论文的资深作者法尔纳兹·尼鲁伊（Farnaz Niroui）表示。“在这项工作中，我们利用材料固有的机械特性来设计器件层面的动态行为，使材料构建单元在决定器件功能方面发挥比传统认知中更为主动的作用。”
与她共同撰写这篇论文的还有共同第一作者、EECS研究生彼得·萨特斯韦特（Peter Satterthwaite）和萨拉·斯派克特（Sarah Spector）；麻省理工学院化学系A. 托马斯·格廷讲席教授杰里迈亚·约翰逊（Jeremiah Johnson）；材料科学与工程系研究生麦克斯韦·孔特（Maxwell Conte）；EECS研究生泰迪·谢（Teddy Hsieh）；博士后研究员爱德华·博比列夫（Eduard Bobylev）；以及2025届毕业生斯里尼迪·文卡特什（Srinidhi Venkatesh）。这项研究今天发表于《科学进展》（Science Advances）杂志。
仿生计算
生物系统能够利用运动或形变等物理变化来高效处理信息，而无需依赖中央控制器。
例如，章鱼拥有高度分布式的神经系统，约三分之二的神经元分布在其触手中。这使得章鱼能够就近感知和处理环境信息，并在无需中央大脑参与的情况下产生响应。
举例来说，章鱼可以通过机械方式改变皮肤中的色素细胞，从而实现快速且针对特定情境的伪装过程。
“可以把章鱼看作是一种连续的计算物质，计算、存储、感知和驱动功能分布在其整个身体中，”尼鲁伊补充道。
受这种表现启发，研究人员致力于开发一种能够利用纳米尺度机械形变进行计算的平台。在机械计算中，运算是通过运动、压缩等物理形变来完成的。
尽管此前已有微米和宏观尺度的仿生机械计算平台问世，但麻省理工学院的研究人员将其器件缩小到了纳米尺度。在这一尺度下，即使是极其微小的机械形变也可能导致材料特性发生剧烈变化，从而在节能平台上实现复杂计算。
然而，实现这类计算所需的可逆纳米机械形变是一项基本挑战。当两个表面靠得非常近时，会产生很强的粘附力，将两个表面拉在一起，使其难以再次分开。
为克服这一根本性挑战，研究人员制造了一种器件，将一层超薄的软质聚合物聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜夹在两个金属电极之间。这一软质间隔层能够平衡两个金属表面之间的粘附力，防止电极以不可逆的方式相互塌陷粘连。
“其中的软质材料起到了‘纳米弹簧’的作用，有助于平衡各种力，以可控且可逆的方式实现纳米尺度的机械重构，”尼鲁伊解释道。
当研究人员向该器件施加电压时，两块金属板会相互吸引，压缩软质材料，进而改变流经器件的电流。
“PDMS具有粘弹性，这意味着它在被压缩后，需要一定时间才能恢复到原始状态。这使得器件能够动态‘记住’施加在其上的力和电压的历史变化，并将这段历史转化为电响应，”萨特斯韦特说。
研究人员利用这一特性演示了一种人工神经元。
类脑信息处理
在大脑中，每个神经元会逐渐积累电荷，直到达到某个阈值后触发放电，将信息传递给网络中的其他神经元。
研究人员开发的器件模拟了这一行为。随着电压随时间持续施加，电极逐渐压缩PDMS，从而不断累积刺激。一旦超过阈值，器件便会像神经元一样“放电”，随后松弛回到初始状态。
“我们把这种复杂功能——也就是生物计算的基础——全部集成在了一个纳米级器件中，”萨特斯韦特说。
由于计算和存储功能被整合进单一器件中，无需电容器或复杂电路等外部组件，这一平台能够以极小的体积实现高能效。
“该性能高度依赖于软质聚合物所引入的记忆特性。我们可以在广阔的设计空间内有意地对其进行工程优化，以满足不同应用场景的需求，”斯派克特说。
斯派克特补充道，该器件还具有与生物系统兼容的潜力。例如，它可用于能够快速处理触觉数据的智能假肢，或用于实时采集和分析健康指标的低功耗可穿戴贴片等应用场景。
未来，研究人员希望在此基础上进一步扩展工作，将传感功能与计算、存储进一步融合，实现应用于智能自适应系统的纳米机械计算物质。
这项研究部分资金来自美国国防高级研究计划局（DARPA）、美国国家科学基金会（NSF）、麻省理工学院EECS系MathWorks奖学金，以及荷兰科学研究组织。器件制造部分工作在MIT.nano设施中完成。
Q&A
Q1：这种纳米级计算器件的核心原理是什么？
A：研究人员利用软质聚合物PDMS在纳米尺度下的独特机械响应，将其夹在两个金属电极之间制成“纳米弹簧”，通过施加电压使电极压缩软质材料，从而改变电流，实现计算与存储功能的一体化。
Q2：这种器件与人脑神经元的工作方式有什么相似之处？
A：该器件模拟了神经元逐渐积累电荷、达到阈值后放电的行为。随着电压持续施加，器件不断累积刺激，超过阈值后像神经元一样“放电”，随后恢复到初始状态，实现了类脑信息处理。
Q3：这项技术未来可能应用在哪些领域？
A：该技术有望用于低功耗边缘计算、交互式医疗与环境监测系统、智能机器人，还可能应用于智能假肢和实时采集健康指标的低功耗可穿戴贴片等生物兼容场景。
