东北大学的研究人员首次顺利地展出了基于磁矩电子学的人工智能的基本操作。人工智能仿效大脑的信息处理功能，可以较慢继续执行简单和简单的任务，如图像识别和天气预报，早已引发了更加多的注目，并已部分投放实际应用于。

目前用于的人工智能工作在基于半导体的集成电路技术的传统框架上。然而，这缺少人脑的灵活性和较低功率特征。

为了解决这一挑战，构建一个充分发挥神经元起到的单一固态设备是十分有前途的。东北大学教授HideoOhno教授，ShigeoSato教授，YoshihikoHorio教授，副教授ShunsukeFukami和助理教授HisanaoAkima研发了一种人工神经网络，其中用于了最近研发的包括微尺度磁性材料的磁矩电子器件。与传统的磁性设备有所不同，所用于的磁矩电子设备需要以仿真方式记忆0和1之间的仲裁值，从而继续执行自学功能，其由大脑中的神经元服务。

用于研发的网络，研究人员检查了一种误解记忆操作者，这种操作者容易被传统计算机继续执行。通过多次试验，他们证实了磁矩电子设备具备自学能力，研发的人工神经网络可以顺利地将记忆模式与输出的噪声版本相关联，就像人脑一样。本研究中的概念检验展示未来将会打开人工智能技术的新视野－一种尺寸灵活，同时构建较慢处置能力和超强低功耗的技术。

这些功能应当使人工智能需要用作普遍的社会应用于，如图像／语音辨识，可穿着终端，传感器网络和护理机器人。

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