东北大学的研究人员首次成功地展示了基于自旋电子学的人工智能的基本操作。

人工智能模仿大脑的信息处理功能，可以快速执行复杂和复杂的任务，如图像识别和天气预报，已经引起了越来越多的关注，并已部分投入实际应用。

目前使用的人工智能工作在基于半导体的集成电路技术的传统框架上。然而，这缺乏人脑的紧凑性和低功率特征。为了克服这一挑战，实现一个发挥突触作用的单一固态设备是非常有前途的。

东北大学教授Hideo Ohno教授，Shigeo Sato教授，Yoshihiko Horio教授，副教授Shunsuke Fukami和助理教授Hisanao Akima开发了一种人工神经网络，其中使用了最近开发的包含微尺度磁性材料的自旋电子器件。与传统的磁性设备不同，所使用的自旋电子设备能够以模拟方式记忆0和1之间的仲裁值，从而执行学习功能，其由大脑中的突触服务。

使用开发的网络，研究人员检查了一种联想记忆操作，这种操作不易被传统计算机执行。通过多次试验，他们证实了自旋电子设备具有学习能力，开发的人工神经网络可以成功地将记忆模式与输入的噪声版本相关联，就像人脑一样。

本研究中的概念验证演示有望开启人工智能技术的新视野 － 一种尺寸紧凑，同时实现快速处理能力和超低功耗的技术。这些功能应该使人工智能能够用于广泛的社会应用，如图像／语音识别，可穿戴终端，传感器网络和护理机器人。