博士生 Kiumars Aryana 正在研究实现一种新型存储器——相变存储器——的潜力，以发现如何随着时间的推移最大限度地减少功耗和计算机材料的退化。Aryana 的发现可能为用于神经形态计算的策略开辟道路，这是一种模仿大脑中神经网络的人工智能。这可能会彻底改变人工智能(包括 Alexa 和 Siri 等日常设备)在全球范围内的使用方式。

PCM 是一种计算机存储器，它通过改变特定合金的相来存储数据。高效耐用的 PCM 可实现越来越快的处理速度，这有助于提高当前的行业标准 AI 速度。这需要以比人脑更快的速度进行处理。

更快的处理速度将使计算机能够在几分之一秒内处理信息并能够快速识别事物——就像人脑一样。随着数据处理能力的进步，人工智能有可能达到广泛的能力。

尽管我们今天使用的技术复杂而复杂，但内存中的功耗和效率是迄今为止阻碍人工智能——以及我们快速解决问题的集体能力——达到下一个水平的主要限制。日常计算机有长期存储和短期随机存取存储器存储，为了保存数据以供长期使用，必须将其保存到长期存储器中。计算机通常使用晶体管在内部传输这些电信号。

两个独立的内存系统的使用受到限制，研究人员正试图找到一种方法来组合这两个内存系统，从而消除它们相互之间来回通信的需要。为此，Aryana 和物理系的其他博士生正在试验神经形态计算。

“我们[在我们的大脑中]没有一个存储记忆的部分和一个[单独的]处理信息的部分，”Aryana 说。“我们处理神经元之间的信息。我们正在尝试制作一个内存处理引擎，您可以在其中处理其中的信息。”

相变存储器使用热量来处理和存储数据，用一种可以在两种状态之间切换的材料代替晶体管，从而在 RAM 存储器和长期存储存储器之间架起一座桥梁。PCM材料的这些状态变化是巨大而迅速的。