芯片无处不在：智能手机、超级计算机、遥感机器人。如今，麻省理工学院的工程师们设计了一种电子芯片，可以像乐高积木一样轻松更换或添加传感器和处理器。这种可重构的模块化芯片对于升级智能手机、计算机或其他设备而又不产生大量浪费将非常有用。此外，它还可以用于人工智能应用。他们描述这项技术的论文本周发表在《自然·电子学》杂志上。
芯片的配置如下：它有交替的传感层和处理层。这些芯片层之间不使用铜线，而是通过光学信号进行内部通信，更具体地说，是利用发光二极管（LED）。这两个特性使得单个层上的各种元件可以轻松地与其他元件进行互换。
“随着我们进入基于传感器网络的物联网时代，多功能边缘计算设备的需求将急剧增长，”麻省理工学院机械工程学副教授 Jeehwan Kim 在一份新闻稿中表示。“我们提出的硬件架构将为未来的边缘计算提供高度的通用性。”（边缘计算是指电子设备无需连接中央服务器即可独立处理数据的能力）。
为了测试芯片在简单任务上的性能，研究团队制作了一个原型，其中包含图像传感器、LED 和一个包含“人造大脑突触”的处理器——这些组件由硅、银和铜制成，模仿大脑传递信息的方式（研究团队也将它们称为忆阻器）。它们不像仅仅以二进制（0 或 1）传输信息，而是根据输入电流的强度来输出电流的强度。这使得它们能够基于信号强度产生一系列值。并且它们能一致地记住哪个值与哪个信号强度相关联，从而保持计算恒定。由这些神经元组成的连接电路或阵列可以直接在芯片上处理和分类信号。
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研究人员训练了一个版本的堆叠芯片来识别字母 M、I 和 T。（代表麻省理工学院）。该芯片配备了用于接收视觉信号的光电探测器，并将其传递给其他层，这些层将图像编码为一系列 LED 像素，并根据输入光的强度对信号进行分类。研究人员使用激光照射不同的字母到芯片上，芯片通常能够识别出给定的字母，尽管在处理更清晰、更明亮的图像时表现更好。后来，研究人员增加了一个“降噪”处理器，帮助芯片更好地理解模糊的图像。
研究团队设想，这种模块化能力将使他们能够为智能手机摄像头添加图像识别等功能，或为电子皮肤添加健康监测传感器。
“我们可以做一个通用的芯片平台，每个层都可以像电子游戏一样单独出售，”Jeehwan Kim 说。“我们可以制作不同类型的神经网络，比如用于图像或语音识别，让客户选择他们想要的功能，然后像乐高一样添加到现有芯片上。”
