颠覆认知！Nature子刊：类脑计算机竟是“数学天才”
2026年01月13日 07:59
IT之家 1 月 13 日消息，科技媒体 phys 于 1 月 7 日发布博文，报道称美国桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）在《自然-机器智能》发表最新成果， 展示了一种能让神经形态硬件解决偏微分方程（PDEs）的新型算法 Neurofem。
偏微分方程是模拟流体动力学、电磁场和结构力学等物理现象的数学基石。长期以来，业界普遍认为类脑计算仅适用于图像识别或加速人工神经网络，无法胜任严谨的科学计算。 然而，这项研究证明，模仿人脑架构的计算机不仅能处理这些复杂方程，而且效率惊人。
传统超级计算机在求解偏微分方程时需要消耗巨大的计算资源与电力，而神经形态计算机提供了一条截然不同的路径。
研究员 Aimone 指出，人脑无时无刻不在进行复杂的“后台计算”。他举例称：“像击打网球或挥棒击球这样的动作控制，本质上是极其复杂的计算。这些在传统计算机看来属于‘百亿亿次级（Exascale）’的高难度任务，大脑却能以极低的能耗轻松完成。”该研究正是利用了这一原理，通过类脑机制大幅降低了科学计算的能源成本。
研究人员开发了一种名为“Neurofem”的全新算法，成功在英特尔的 Loihi 2 神经拟态芯片上执行了有限元方法（FEM）。
FEM 是工程师常用的“化整为零”计算方法。把一个复杂的物体（如汽车零件）在电脑里切成无数个小块（单元），通过计算每个小块的受力情况来预测整体是否会断裂或变形。