明尼苏达大学的研究团队在《nature》杂志的《npj Unconventional Computing》期刊上发表了计算随机存取存储器（CRAM）的研究，这是一种能够显著降低人工智能处理所需能量消耗的新技术。CRAM技术允许数据在存储器阵列内直接处理，无需离开存储网格，有望解决传统冯·诺依曼架构中计算与内存间的瓶颈问题。这项技术利用MTJ（磁隧道结）纳米设备进行计算，展现了在机器学习、生物信息学等领域的巨大潜力。
与此同时，斯坦福大学的研究人员在《nature》杂志上发表了他们在微型钛蓝宝石（Ti:Sa）激光器领域的研究成果。这种新型激光器的体积和成本仅为传统激光器的一小部分，预计每台成本可降至100美元。该激光器可调节至不同波长，对于量子计算机和神经科学等研究领域具有重要意义。
这两项研究不仅展示了在存储器和高能激光芯片设备领域的技术突破，也为未来的技术应用开辟了新的可能性。随着这些技术的进一步发展和商业化，预计将对人工智能、量子计算和生物信息学等多个领域产生深远影响。
