最近，有研究团队研制出一款新型电子元件，有望为开发更加智能和高效的计算机铺平道路。研究人员利用定制聚合物，展示了可以通过柔性碳基材料生成名为“概率比特”的计算单元。这些柔性元件与传统电子元件的性能不同，它们有可能为节能装置另辟蹊径，攻克现有技术不可企及的难题。

克莱姆森大学的材料学家Stephen Foulger是这篇研究论文的主要作者，他通过电子邮件指出：“概率比特是在0和1之间随机波动的二进制单位，其概率可调控。与状态固定的经典位不同，概率比特包含遵循经典（非量子）定律的受控随机性，从而成为人工智能、机器学习系统等多重应用的理想选择。”  

这项研究成果在Advanced Physics Research上发表，它探索了所谓“ pTPADTP 材料”的行为，这种聚合物材料的成分是碳、氢、氮、氧和硫。聚合物是通过重复构建单元而组成的大分子化合物，在橡胶、塑料、DNA等日常材料中广泛存在。该研究采用的特殊聚合物经过化学特征设计，允许电荷以不可预测的方式运动——这是产生概率行为的关键要素。

内置随机性的室温计算

尽管概率比特听起来像是试图模仿量子计算中的量子位，但这种相似性仅是表面现象。其底层物理机制截然不同：量子位的概率性质源自叠加、纠缠等量子力学奇异规律，概率比特则完全依赖于热噪声、电阻波动等经典效应。

Foulger指出：“概率比特可在室温条件下通过经典硬件实现，量子位则需要低温和量子相干环境。”  

这使得概率比特更易于创建，也更能兼容现有计算设施采用的各种芯片和系统。尽管对于分子模拟等任务，概率比特的性能或许不及全量子处理器，但其简单性和多功能性对特定类型的计算极具吸引力，尤其适用于概率、噪声和不确定性的相关计算。

聚合物作为智能硬件的平台

这项新研究基于Foulger团队利用多种聚合物制造电子元件的前期经验。这些长链分子可以导电，其功能也能通过化学修饰进行调控。在该研究中，研究人员专注于通过分子设计实现受控随机性。

在其新型聚合物系统中，概率比特在两个不同阻力值之间随机切换，分别代表二进制数值0和1。通过精确调控材料在高/低电阻间的切换概率，研究人员可以控制概率比特的行为——这是构建基于随机性的节能计算系统的一个关键特性。

该装置的行为已基于随机神经元的理论模型接受实验验证，并显示出了高度一致性。研究团队还证明，可以通过小幅电压偏移对“1”状态位元的概率进行微调。

概率电子学的里程碑

Foulger指出，这一领域的早期研究由普渡大学的Supriyo Datta教授及其同事牵头进行，他们的设计基础是磁隧道结（magnetic tunnel junctions），目前这种新方法则是基于聚合物分子结构的动态重排实现类似效果。

这一有机替代方案具有显著优势：其加工工艺与材料选择较为灵活，并允许进行低温制造。这些特性尤其适用于神经形态系统（受大脑信息处理方式启发的电子设备）以及需要以低能耗执行大规模概率计算的装置。      

概率比特的应用前景非常广阔，Foulger指出：“它们能加速执行机器学习任务，并解决组合优化问题。此外，内在随机性使其成为安全计算的理想选择，这包括真随机数生成和物理不可克隆函数。”  

展望未来

概率比特的潜在应用场景非常广泛，包括解决优化问题（如寻找通过网络的最短路径）、加速特定机器学习法、生成安全随机数，以及构建难以复制或伪造的组件。

除了计算领域，Foulger团队还致力于攻克两个相关挑战。其一是揭示聚合物的内部结构如何塑造其不可预测行为，这有助于工程师设计高效材料。其二是构建利用多重概率比特并行协作的全尺寸硬件系统，这将使该技术更接近实际部署。

研究人员通过这项成果证明，柔性碳基材料不仅可以承载电流，更能支持全新形式的信息处理。通过以受控方式捕获随机性，聚合物构建的概率比特可能有助于填补当今刚性计算架构与未来概率逻辑之间的鸿沟。  

参考文献：

Stephen H. Foulger et al, Polymeric Memristors as Entropy Sources for Probabilistic Bit Generation, Advanced Physics Research (2025). DOI: 10.1002/apxr.202400142.  

*封图来源：geralt（Pixabay）

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