随着社会适应以信息为中心，传统计算正在接近其基本极限。对计算变得更快和更节能的需求呈指数级增长。
德克萨斯农工大学将领导其首个由能源部(DOE)资助的能源前沿研究中心(EFRC)。该中心将专注于受非线性神经元动力学(REMIND)启发的可重构电子材料，这是一项旨在将计算转变为更像人类大脑的举措，以实现快速有效的处理。
Dr. R. Stanley Williams，电气与计算机工程系教授，将担任EFRC主任，材料科学与工程系和化学系教授Sarbajit Banerjee博士将担任副主任。
班纳吉说:“我们正处在计算机未来的十字路口。“自动驾驶汽车、网络电网和个性化医疗正在兴起，所有这些都需要大量的能源。一种专注于类脑计算的全新方法对于满足社会需求至关重要。”
现代计算机擅长各种基本功能，如高精度算术和求解已知方程。然而，当涉及到人类的自然能力，如实时学习、概念识别和决策时，它们表现不佳。
这种处理信息的能力是可能的，因为人类大脑有神经细胞(神经元)，可以不断地将传入的刺激与先前学习的数据进行比较。神经元通过电信号和化学信号相互交流，这些信号通过一种叫做突触的连接来存储记忆。虽然单个的生物步骤与晶体管相比是缓慢的，但大量的生物步骤同时进行复杂的计算，其能效比最先进的电子计算机要高几个数量级。
“假设我们正在看一张狗的照片，”班纳吉说。“人类的大脑几乎可以立即识别狗本身，它的类型和相对年龄。计算机在进行基本的识别时会遇到困难，可能会犯严重的错误，同时也会消耗更多的能量。”
参与“提醒”计划的研究人员正在通过设计、制造和组装材料，寻找模拟电路中人类神经元和突触的方法，这些材料对输入的电信号表现出可调的非线性反应，如阈值、放大、集成和嵌入式记忆。换句话说，他们正在模拟人类大脑的处理系统，并试图将其组装成一台高效、有能力的计算机。
威廉姆斯说:“我们的研究中心试图揭示人工神经元和突触的基础科学。”“我们期待着解决一个将改变计算机未来的世代挑战。”
如果成功实施这些技术，他们的发现将大大减少计算机的能源消耗，有助于对抗能源危机。
班纳吉说:“我们的重点是让计算机从计算数学函数到在不确定和不断变化的环境中学习和做出决定。”“我们正在发现制造下一代类脑计算的基本化学物质和材料。”
美国能源部最近宣布EFRC奖开发能够改变能源生产和减少有害排放的技术。34个州的54所大学和11个国家实验室将参与这项研究。
EFRC是由工程学院、化学系、德克萨斯农工大学工程实验站、国家可再生能源实验室、劳伦斯伯克利国家实验室和桑迪亚国家实验室合作建立的。除了Banerjee和Williams, REMIND的研究人员还包括材料科学与工程系的Raymundo Arroyave博士、Matt Pharr博士、Xiaofeng Qian博士和Patrick Shamberger博士，Artie McFerrin化学工程系的Perla Balbuena博士，以及化学系的Marcetta Darensbourg博士和Kim Dunbar博士。该团队代表了解决这一跨越多个学科的复杂挑战所需的专业知识的广度和深度。