爱丁堡大学科学家利用数学优化算法，大幅降低了磁性内存切换状态所需的能量，使未来计算设备逼近能耗的物理极限。
随着人工智能和各类信息通信技术的飞速发展，人类产生和处理的数据量达到了前所未有的规模。从网络搜索、人工智能生成的图像、推荐系统，到复杂的科学模拟和大型语言模型，所有这些技术都极度依赖海量信息的创建、传输、存储和分析。然而，这种扩张带来了一个严峻挑战，那就是惊人的电耗。如今，数据中心已经消耗了海量电力，未来几十年内这一需求还将大幅攀升。如果不能显著提高计算效率，数字服务迟早会占用全球很大一部分电力，并带来高额的碳排放。
为了打破这一瓶颈，爱丁堡大学的研究人员开发出一种全新的理论框架，有望大幅降低未来磁性内存技术在存储和操作数字信息时的电能消耗。在磁性内存中，控制和改变数字信息(也就是0和1组成的比特)的核心在于切换磁态。
传统的磁状态切换设计方法效率较低。为此，研究团队引入了数学中的最优化控制理论，这是一种专门用来寻找达成特定目标最省力路径的方法。利用该理论，研究团队设计出了超快的磁场脉冲，能以极低的能耗完成磁态切换。
电脑模拟结果表明，这种新方法消耗的能量比目前正在使用或开发中的主流内存技术(如DRAM、STT-MRAM和新型的SOT-MRAM)要低上几个数量级。
更具突破性的是，这一方法预测的能耗极度接近兰道尔极限。兰道尔极限是物理学上处理1个信息比特所需的最小热力学能量极限，属于不可逾越的物理边界。能够接近这一极限，意味着人类在追求极致能效计算的道路上迈出了重要一步。
这项发表在《先进材料》杂志上的研究成果不仅停留在理论计算层面。它还为实际应用提供了具体的设备设计和磁场输送方法指南，这将帮助实验科学家在未来对该方案进行验证。
项目负责人Elton Santos指出，每一次数字操作都需要消耗能量，在人工智能大行其道的今天，这一成本正变得越发关键。他们的研究证明，只要精心设计磁场随时间变化的方式，就能比传统方法更高效地实现磁化方向的切换。
更令人兴奋的是，这种数学框架具有极强的通用性。虽然最初是针对磁场脉冲开发的，但它同样适用于电流，甚至适用于代表未来存储前沿技术的超快激光脉冲。这意味着，这项研究的影响力将远超磁性存储系统本身。
原文：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/09/260906170132.htm