物理储层计算（PRC）作为人工智能领域的新兴方向，因其潜在的低功耗和高效率而被寄予厚望。许多PRC的实现方案依赖于忆阻器等新兴纳米器件，然而，这些新兴器件在适应不同任务方面仍面临挑战。此外，显著的器件间差异（即批次间不一致性）和对环境条件（尤其是温度）的敏感性，也限制了PRC系统的鲁棒性和大规模推广。因此，开发兼具高性能和环境稳定性的PRC系统是当前的研究重点。
异质电阻-电容（R-C）电路物理储层计算系统
近日，物理与材料科学学院等与香港科技大学（广州）功能枢纽微电子学域合作，成功研发了一种基于脉冲宽度调制（PWM）编码的异质电阻-电容（R-C）电路物理储层计算系统。这项创新利用R-C电路灵活调控其动力学特性，并通过PWM编码引入非线性，显著提升了系统的性能与稳定性。
核心亮点1(多功能性提升)： 传统的R-C电路通常被视为线性系统，应用受限。研究团队通过精心设计不同参数的R-C组合，并采用PWM编码输入信号，使得系统具备了处理复杂非线性动态任务的能力。该系统在多种基准任务中表现卓越，例如在混沌时间序列预测中达到了较低的误差水平（Mackey-Glass任务NRMSE低至0.015），并在复杂的多类别心跳信号分类任务中实现了94%的高准确率。
核心亮点2(鲁棒性大幅增强)：R-C电路系统在面对不同批次器件差异和温度变化（高达80°C）时，仍能保持稳定性能。相较于以往基于忆阻器的PRC系统，其相对误差降低了高达98.4%，展现出前所未有的鲁棒性。
该工作证明，简单的R-C电路结合巧妙的编码方式，就能够构建出高性能物理计算系统。通过实现可定制的非线性和动态时间尺度，该工作显著提升了储层计算的多功能性和环境鲁棒性，使其距离实际应用更近一步。虽然当前原型采用分立元件，但R-C电路易于集成到标准的CMOS工艺中，未来有望实现微型化和低功耗。这种基于成熟技术的方案，为构建可扩展、高能效的模拟计算硬件奠定了基础。
上述文章以“Versatile and Robust Reservoir Computing with PWM-Driven Heterogenous R–C Circuits”题目发表在《Advanced Science》上。该期刊为中科院综合性期刊一区，2024年影响因子为14.3。21级硕士研究生马泽霖为第一作者，葛军副教授、潘书生教授、蔡畅副教授和香港科技大学（广州）程伯骏教授为共同通讯作者。研究受到国家自然科学基金、广东省自然科学基金及广州大学“2+5”科研平台的资助。
