代顿大学的一名研究人员从国家科学基金会 (NSF) 获得了 54 万美元的资助，以帮助他寻找更好的方法来存储和读取世界上不断增加的信息。

代顿大学电光和光子学副教授 Swapnajit Chakravarty表示：“电子技术正在达到存储大量信息和以非常非常高的速度处理信息的基本极限。 ” “这个项目将研究下一代信息存储和检索。”

Chakravarty 表示，提高计算速度非常重要，尤其是在人工智能领域。使用人工智能和机器学习的设备处理大量信息的速度越快，决策就越有效。以自动驾驶汽车为例，它有足够的存储容量来确定可能的障碍物。但是，通过更快地处理所存储的信息，自动驾驶汽车可以准确地处理障碍物是什么，预测障碍物如何移动以及汽车应该如何响应。

查克拉瓦蒂表示，除了自动驾驶汽车之外，这还可以应用于世界各地研究人员正在研究的不同类脑计算平台，以及量子计算，这种计算形式有望在未来比当前速度快得多。经典计算方法。