Analog signal processing, storage, and demultiplexing via in-materia wave-based computing

几十年来，一种不需要电就能思考的计算机，似乎一直被视为历史的遗迹，是硅时代之前齿轮与杠杆的奇趣产物。然而，在极端环境的寂静角落——在喷气发动机的轰鸣热浪中、在深空的辐射中，或是在无法更换电池的偏远地区——工程师们正在重新发现纯机械能的潜力。挑战始终在于，虽然机器可以轻松执行简单的“开/关”切换，但在处理现代信息处理所需的复杂、流动的任务时却显得力不从心。具体而言，它们缺乏保持一段信息不动、等待时机成熟后再将其释放的能力，就像人类在开口说话前在大脑中保留一个念头一样。由于缺乏这种对时间控制的能力，机械系统一直局限于简单的即时反应，无法进行驱动我们数字世界的层级化计算。

布法罗大学的一个研究小组现在展示了一种赋予机械系统这种关键时间感的方法。他们创造了一种新型机械存储器，这种存储器并不依赖于将数据存储在静态形状中，而是通过捕捉并释放振动波来实现。通过使用一种在受热时会改变刚性的特殊材料，他们构建了一个能够捕捉机械信号、将其在“候诊室”中精确存放一段时间、然后按指令释放的系统。这一突破是通过详细的计算机模拟实现的，它表明机器很快就能利用它们所经历的振动来处理信息，为在电子设备失效之处进行稳健计算打开了大门。

这一发现的核心在于一种被称为形状记忆合金（shape memory alloy）的材料，这种金属的行为会随温度变化而不同。在冷却状态下，这种金属柔软且具有弹性；而在加热时，它会变得坚硬且刚性十足。研究人员设计了一个由微小通道组成的网格，每个通道都由这种合金制成的微型谐振器衬里组成。他们发现，当合金处于冷却状态时，它允许特定的声波自由通过，就像一扇敞开的门。但当合金被加热时，它变得如此坚硬，以至于会阻挡这些相同的波，有效地关闭了这扇门。通过将这些“门”布置在存储区域的入口和出口处，他们创建了一个机械能的陷阱。

在模拟实验中，团队向系统发送了一个复杂的振动模式。首先，他们通过加热出口处的材料，保持入口门开启而出口门关闭。振动波流入其中，并被困在中间部分，无法逃脱。系统保持了这段信息，完整地保留了波形的形状和时序，其持续时间完全取决于研究人员的意愿。随后，通过冷却出口处的门，他们打开了路径，让被困住的波流出。信号以进入时的原貌出现，只是比进入时延迟了一段在等待区停留的时间。这一过程证明了机械波可以实现高保真度的存储和释放，而此前人们认为这需要复杂的电子缓冲器才能完成。

当研究人员使用该系统对混合信号进行分类时，这一系统的威力变得更加清晰。他们发送了一个同时包含两种不同频率的波，就像两个声音在互相重叠说话。由于材料的刚性可以经过调节以阻挡其中一种频率而让另一种通过，他们能够分离这两个声音。他们将第一种频率困在存储区域内，而第二种频率则直接流过。在设定的延迟后，他们释放了第一种频率。结果显示，这是一个机械系统，能够接收杂乱的输入并将其分解为各个组成部分，逐一读出。这是信号处理中的一项基本操作，允许单一通道承载多路数据流，以便稍后进行分类。

除了分类之外，团队还展示了这种时延能力可以用于抵消不必要的振动。通过将信号分成两条路径，并仅仅通过延迟其中一条路径，使其波峰与另一条路径的波谷对齐，他们使两个信号在重新组合时完全相互抵消。反之，他们也可以使它们对齐，从而使信号强度倍增。这种仅通过时间控制来塑造和控制振动的方法，为机器提供了保护自身免受震动影响或在没有电子放大器的情况下放大微弱信号的新途径。

为了测试这种方法的极限，研究人员将他们的构想扩展到了三维空间，创建了一个拥有数百个平行通道的庞大网格。他们向系统输入了一幅复杂的图像，该图像表现为覆盖表面的振动模式。系统成功存储了整幅图像，将其保持在存储域内，随后将其释放，并完整保留了图像的细节。他们甚至演示了能够解开两个编码在不同频率下的重叠图像，并将它们分离回原始形式。这表明，这项技术未来可以直接在材料内部处理复杂的多维数据，例如声学图像或结构健康监测数据。

研究人员谨慎地指出，这些结果来自计算机模型，而非物理实验。模拟假设了理想条件，忽略了现实物理世界中一些混乱的现实情况，例如热量流失、材料缺陷以及金属升温和降温所需的时间。在真实的设备中，这些因素会影响信号存储的时长及其保持的清晰度。然而，模拟实验提供了强有力的概念验证，证明了底层的物理机制是行得通的。团队承认，制造物理版本需要解决重大的工程挑战，特别是如何快速且均匀地控制数千个微型谐振器的温度。

尽管存在这些障碍，这项工作仍为机械系统如何处理信息建立了一个新的框架。通过将信号的延迟与它所经过的物理距离解耦，研究人员创建了一种紧凑、模块化的方式来存储和操纵机械数据。这种方法超越了以往机械计算机简单的“开/关”逻辑，引入了一种能够实现记忆、同步和复杂信号处理的高级水平。如果这些概念能够在物理硬件中实现，它们可能会带来新一代的机器——这些机器不仅更强壮、更轻盈，而且更聪明，能够在地球上及之外的最极端环境中进行思考和处理信息。