偏微分方程有助于处理实际国际问题，常被用于模仿气候形式和构建资料行为模型。

  美国桑迪亚国家实验室的研讨人员展现了一种使用神经形状硬件求解偏微分方程的新算法，这使国际首台神经形状超级核算机正逐渐挨近实际。这项技能不只能让研讨人员对流体动力学和结构力学等现象进行建模，还能以惊人的能效完结这一进程。

  近年来AI在技能范畴的爆发式开展标明，核算体系能被编程以表现出相似智能的行为。但是，这些体系运作需求海量资源，而且跟着体系变得更智能，这种需求只会添加。科学家们寄望于能效更高的神经形状超级核算机来替代它们。

  受人类大脑启示，神经形状核算机有望以硅基核算机一小部分的本钱完结杂乱核算。尽管它们表面看起来像传统核算机，但其内部电路结构天壤之别。科学家曾以为这些核算机拿手形式识别和加快人工神经网络练习，但不拿手处理数学问题。

  桑迪亚国家实验室核算研讨中心神经科学家布拉德·艾莫内解释道：无论是击打网球仍是挥棒击打棒球，任何类型的运动操控使命都触及十分精细的核算，归于百亿亿次级其他难题，而咱们的大脑却能用极低本钱完结。

  艾莫内与实验室另一位神经科学家布拉德·泰尔曼共同开发了一种算法，使神经形状硬件可以求解偏微分方程。这标明神经形状核算能以远低于当今超级核算机的功耗处理大规模模仿。

  二人开发的算法保留了大脑皮层网络的结构和动态特性。泰尔曼在新闻稿中弥补道：咱们的电路根据核算神经科学范畴中一个相对闻名的模型。咱们证明了该模型与偏微分方程存在天然却非清楚明了的联络，这种联络直到模型提出12年后的今天才被提醒。

  这不只为神经形状核算敞开了处理多种数学有关问题的大门，也让研讨人员振奋于它可能以史无前例的办法让咱们应对脑部疾病。艾莫内指出：脑部疾病可能是核算妨碍疾病，但咱们没有彻底把握大脑履行核算的机制。

  在神经形状环境中了解核算，还有助于说明导致阿尔茨海默症和帕金森症等疾病的脑内改变及其医治办法。

  这项研讨的含义逾越了数学和健康范畴。其研讨赞助方之一——美国国家核安全管理局，每年消耗巨量动力模仿核武器及其相关体系的物理进程。将这些模仿转为神经形状核算，可在保持核算才能的一起大幅度下降能耗。

  神经形状核算研讨仍处于起步阶段，但这项作业让咱们间隔制作首台神经形状超级核算机更近一步。研讨团队经过此项效果，为探究该技能的悉数潜力奠定了根底。泰尔曼在新闻稿结束展望道：已然咱们已证明能将这种相对根底但要害的使用数学算法引进神经形状核算，那么是不是真的存在更先进使用数学技能所对应的神经形状表达呢？