又是神經網絡又是DNA，存儲技術正在把主意打到“人”身上
近日，沙特阿卜杜拉國王科技大學何釗博士和所在團隊，打造了一種基于量子芯片的神經儲存器，支持每平方厘米萬億個節點。相比此前的同類系統，本次系統的網絡規模高出 2-7 個數量級。對于每個網絡節點來說，它都由薄膜上的量子核化誘導的納米電路組成。而這種薄膜則由相變材料構成，這讓單個讀出通道只需消耗 0.07 納瓦特的電功率。
相比此前最佳的人造儲存器，在電功率上降低了 6 個數量級，并且比人腦生物神經元的效率高出 1 個數量級。
由于本次芯片含有大量的神經網絡節點，并擁有出色的功率效率。課題組結合其量子特性，開辟了一種新形式的硬件安全原語。
安全原語，是一個物理系統或設備，它能夠基于單向物理現象生成獨特、且不可復制的數字指紋。安全原語的強大功能，吸引了學界研究身份驗證系統的興趣。當前的身份驗證方法比如密碼和生物識別，已被證明可被黑客攻擊，不再足以保護用戶。
而本次研究證明：通過神經芯片可以打造一種新技術，由于受到量子力學法則的保護，因此不會被硬件克隆所影響。
對于當前和未公開的任何類型的人工智能攻擊，上述新技術都具有免疫性。
實驗結果顯示：其具有 99.6% 的可靠性、100% 的用戶認證準確度、以及較為理想的 50% 的密鑰唯一性。
其所擁有的量子特性，也比目前最好的技術高 3 倍以上，同時能在僅有 1 平方厘米的面積內存儲 21104 多個密鑰。
在應用前景上：
其一，可以實現安全應用。
本次芯片能幫助確保智能能源網絡等關鍵基礎設施拒絕未經授權的訪問，助力實現技術深度滲透的智慧城市。
未來，假如在成熟度更高的技術階段，基于本次芯片的原型能夠完成驗證，那么預計這項技術可以顯著遏制攻擊私人公司和政府機構的網絡犯罪行為。
其二，可用于自然語言處理任務。
比如，它能進行語言建模、情感分析、文本分類、機器翻譯和語音識別等。
基于儲存器的循環性質，使其非常適合用于處理文本等順序數據。與此同時，它還具備捕獲復雜模式的能力，這讓其能針對語言的細微差別進行建模。
基于芯片上神經儲存器的大規模神經網絡節點和高功率效率，則使其能在資源受限環境之中，開展實時的語言處理應用。
DNA存儲技術能保持迄今為止的所有數據
日本東京大學在《自然》雜志上發表了一項DNA存儲技術的新進展。
說起DNA存儲技術，可能很多人還都比較陌生。它是仿照地球上生物存儲基因數據的方式，用DNA螺旋上一對對的堿基序列來存儲信息。這種技術的主要優勢是，存儲的信息密度非常大，地球上迄今為止的所有數據，如果都使用這種方式來保存，只需要一公斤左右的DNA物質。
不過，目前DNA存儲技術還處在早期探索階段，還有一系列需要解決的問題。比如，我們現在的確可以通過一些生物化學方法，把數據用堿基序列存儲下來，但是，如何準確、快速地從一團亂麻的DNA物質中定位、讀取這些數據，到現在連技術路線都不明確，更別說具體的操作了。
這次東京大學的科學家們發表的研究，就是對解決這個問題的一次新嘗試。研究人員提出了一種新技術，叫做“基于生物酶的人工神經網絡”。別看名字里面有“神經網絡”四個字，這種技術并不是真的把DNA數據輸入到電腦的神經網絡里面進行計算，而是仿照神經網絡的多層結構，用化學的方法來定位、標記出特定物質。
所謂神經網絡算法，其實就是一層一層的加減乘除和函數運算。要用化學方法來模擬神經網絡算法的計算過程，研究人員需要三樣東西，分別是：數據載體、算法載體、運算平臺。
數據載體，就是試管里面的DNA物質。
算法載體，就是生物酶。研究人員利用三種生物酶，它們各自的作用是：產生、剪切、降解DNA物質。這三種酶可以理解成類似加減乘除這些算法的對應載體，用它們來一層一層地篩選DNA物質。
運算平臺，是一種生物芯片。將DNA物質涂敷在芯片上，進而利用生物酶來跟DNA物質產生反應，通過顯微鏡來觀察反應的結果。這就好比是一臺模擬計算機，在運算這個生物酶的神經網絡算法。
通過這種方式，研究人員成功地從大量DNA樣品中定位了一些物質片段。研究人員表示，下一步，他們將嘗試用這種方法，計算存儲了真實數據的DNA，比如圖片數據、聲音數據等等。
當然，這種基于DNA存儲路線的數據提取方法還處在非常早期的階段，還有很多難題沒有攻克。甚至，DNA物質是否真正適合除了生物之外的數據存儲場景，也有待討論。
中科院超大光盤有望走向商業化數據存儲市場
中國科學院上海光學精密機械研究所（以下簡稱“上海光機所”）與上海理工大學等科研單位合作，在超大容量超分辨三維光存儲研究中取得突破性進展，在國際上首次實現Pb量級的超大容量光存儲。相關研究成果于2024年2月22日發表于《自然》（Nature）雜志。
研究成果的通訊作者之一上海光機所研究員阮昊接受記者采訪表示，如果后續產業界投入充足的話，這項技術預計五到十年左右能走向產業化，成為大數據長期存儲的首選。特別是隨著人工智能時代的來臨，需要大量數據存下來用于訓練，數據存儲將是一個爆炸性增長的市場。
研究團隊利用國際首創的雙光束調控聚集誘導發光超分辨光存儲技術，實驗上首次在信息寫入和讀出均突破了衍射極限的限制，實現了點尺寸為54nm、道間距為70nm的超分辨數據存儲，并完成了100層的多層記錄，單盤等效容量達Pb量級，對于我國在信息存儲領域突破關鍵核心技術、實現數字經濟的可持續發展具有重大意義。
相關研究成果于2024年2月22日發表于《自然》（Nature）雜志。論文第一作者單位為上海光機所，通訊作者為上海光機所阮昊研究員，上海理工大學光子芯片研究院院長、中國工程院外籍院士顧敏和上海理工大學教授文靜。上海光機所博士后趙苗和上海理工大學教授文靜為并列第一作者。
光存儲技術具有綠色節能、安全可靠、壽命長達50到100年的獨特優勢，非常適合長期低成本存儲海量數據，然而受到衍射極限的限制，傳統商用光盤的最大容量僅在百GB量級。在信息量日益增長的大數據時代，突破衍射極限、縮小信息點尺寸、提高單盤存儲容量長久以來一直都是光存儲領域的不懈追求。
據中國信息通信研究院發布的《全球數字經濟白皮書（2023年）》，主要國家數字經濟發展持續提速。
阮昊接受上證報記者采訪時說：“數據存儲是數字經濟的基石之一。80%的數據都需長期、綠色、安全保存，我們的技術可能是大數據長期存儲的首選，具有廣闊的應用前景。特別是隨著人工智能時代的來臨，需要很多數據存下來用于訓練，數據存儲將是一個爆炸性增長的市場。假如產業投入充足的話，樂觀估計，該技術有可能5年走向產業化。”
存儲市場的現狀和未來走向
IDC在2018年的一項研究中預測，到2025年，全球共將需要存儲175 ZB的數據，年平均增長率為27%。但我們似乎正在加速達到甚至超過這一數量。根據Statista的估算，屆時的數據總量，將超過180 ZB，再加上COVID-19疫情流行的全面影響，這一數字有可能會更高。
有這樣幾股力量，推動了數據量驚人的增長速度，包括眾多的大數據計劃、人工智能和機器學習程序、遠程辦公人數的增加、5G網絡和物聯網的日益普及。
在這一數據增長的過程中，即使面臨有疫情和供應鏈的問題，存儲制造商們通常還是可以跟上節奏的。盡管HDD繼續領先于SSD，但兩者之間的差距正在逐漸縮小。磁帶驅動器和磁帶步入了“文藝復興”期。存儲類內存正在緩慢且持續地被引入數據中心之中。每年，制造商們的出貨量都會比前一年更多，而且這種情況很可能會一直持續下去。
然而，制造商們是否能夠滿足未來的數據存儲需求，還有待商榷。雖然有一些很有前途的技術正在研發中，但距其可以實現商業化，還需要很多年。但盡管如此，許多業內人士仍然認為，考慮到制造商們過去能夠滿足存儲需求的方式，他們將持續生產足夠的存儲空間以滿足未來的需求：通過改進現有的技術，或是引入新技術。
不可否認的是，挑戰始終存在。供應鏈依舊很容易受到成本上升、全球運輸問題以及材料和勞動力短缺的影響。許多意外事件都可以很容易地破壞該鏈路中的任何的交付點。此外，制造存儲設備及其支持系統的自然資源有可能會耗盡或變得非常昂貴，從而進一步地擾亂市場。
此外，有可能出現全新的數據使用場景，并導致更多數據的產生，顛覆增長預測曲線的基礎，使得整個的世界存儲空間變得不足。還有一些存儲設備可能會達到其物理擴展的極限，這就意味著改進的空間已經不存在了，只能寄希望于新技術來處理未來的工作負載。
