Sumala sa konsepto sa computational complexity, ang mga problema sa matematika adunay lain-laing ang-ang sa kalisud depende kung unsa kadali kini masulbad. Samtang ang usa ka naandan nga kompyuter makasulbad sa pipila ka mga problema (P) sa polynomial nga oras-nga mao, ang oras nga gikinahanglan aron masulbad ang P usa ka polynomial nga function sa gidak-on sa input-kini kasagaran mapakyas sa pagsulbad sa mga problema sa NP nga nagkalapad sa gidak-on sa problema ug busa dili masulbad sa polynomial nga panahon. Busa, ang dako nga igo nga mga problema sa NP dili masulbad gamit ang naandan nga mga kompyuter nga gitukod sa mga aparato nga semiconductor.
Tungod sa ilang abilidad sa paghimo sa usa ka mahinungdanon nga gidaghanon sa mga operasyon nga dungan, ang quantum computers nakita nga nagsaad niini nga bahin. Tungod niini, gipaspasan ang pamaagi sa pagsulbad sa problema sa NP. Bisan pa, daghang mga pisikal nga aplikasyon ang sensitibo kaayo sa mga pagbag-o sa temperatura.
Ingon usa ka sangputanan, ang paggamit sa mga quantum computer kanunay nanginahanglan mapintas nga mga kahimtang sa eksperimento sama sa labi ka ubos nga temperatura, nga nagpalisud sa ilang paghimo ug nagdugang sa ilang gasto.
Maayo na lang, ang usa ka dili kaayo ilado ug wala pa nahibal-an nga alternatibo sa quantum computing mao ang probabilistic computing. Aron epektibong masulbad ang mga problema sa NP, ang stochastic computing naggamit sa gitawag nga "stochastic nanodevices" kansang operasyon nagdepende sa thermal fluctuations. Ang mga pagbag-o sa thermal, dili sama sa mga quantum computer, makatabang sa pagsulbad sa probabilistic computation nga mga problema. Ingon nga resulta, ang probabilistic computing mas praktikal nga gamiton sa adlaw-adlaw nga mga sitwasyon.
Gipamatud-an sa mga tigdukiduki ang kapasidad sa probabilistic computation pinaagi sa pagsundog sa stochastic nano-device networks aron masulbad ang piho nga mga problema sa NP, nga naghatag sa gikinahanglan kaayo nga impormasyon mahitungod niining praktikal nga alternatibo. Ang panukiduki, nga gipangulohan ni Propesor Peter Bermel sa Purdue University, gipatik sa Journal of Photonics for Energy (JPE).
Ang "Ising model", usa ka standard nga modelo, gigamit sa mga tigdukiduki aron masundog ang daghang lainlain nga pisikal ug matematika nga mga hilisgutan. Ang operator sa enerhiya nga nailhan nga "Hamiltonian" mahimo usab nga maghulagway sa mga problema sa NP. Ang Hamiltonian orihinal nga gimugna aron modelo sa mga interaksyon sa magnetic dipole nga mga gutlo sa atomic spins. Sa esensya, ang pagsulbad sa usa ka problema sa NP nanginahanglan pagsulbad sa kauban nga Ising Hamiltonian.
Nasulbad kini nga mga problema gamit ang probabilistic computing device nga gilangkuban sa optical parametric oscillators (OPOs) ug stochastic circular nanomagnet networks nga adunay ubos nga thermal barriers.
Gi-aktibo sa mga tigdukiduki ang ingon nga network sa nanomagnet gamit ang naglungtad nga mga teknik sa paghimo. Gi-apply dayon nila kini aron masulbad ang mga Ising Hamiltonians sa upat ka NP-kompleto nga mga problema gikan sa teorya sa numero nga nalangkit sa combinatorial optimization. Ang NP-kompleto nga mga problema mao ang mga problema nga walay episyente nga solusyon nga algorithm. Lakip niini ang integer linear programming, binary integer linear programming, full coverage ug number partitioning.
Ang teoretikal nga solusyon sa Ising nga modelo (Boltzmann's law) ug ang simulation nga mga resulta sa unang tulo ka mga problema nga adunay sulod nga 3, 3 ug 6 probabilistic bits (p-bits) hingpit nga nagkauyon. Ang mga simulation sa lima ka lainlain nga full-coverage nga mga problema nga adunay 3, 6, 9, 12, ug 15 p-bits nagpadayag sa susama nga kasabutan tali sa modeling ug theory. Gipakita niini nga ang mga balangkas alang sa probabilistic computing mahimong ma-scale.
Sumala ni Bermel, "ang yawe sa paghimo sa probabilistic computing nga usa ka gamhanan ug praktikal nga alternatibo sa tradisyonal nga mga teknik sa pag-compute mao ang epektibo nga pag-scale sa gidak-on sa buluhaton. Ang duha nga mga modelo ug mga eksperimento kinahanglan gamiton aron mahibal-an kung unsang mga estratehiya ang labing epektibo.
Gisugyot sa mga tigdukiduki nga bisan kung ang mga resulta sa simulation nga gihatag nagpakita nga lig-on nga mga nakit-an alang sa tanan nga mga p-bit (gikan sa 3 hangtod 15), ang parallel algorithm makatabang sa dugang nga pagdugang sa kapasidad sa simulation. Ang transisyon gikan sa nanomagnet ngadto sa OPO networks makahimo sa epektibong pagsulbad sa problema diin ang parallelism dili mahimo. Ang sistema dali nga ma-implementar ug mapa sa usa ka OPO network gamit ang kasamtangan nga mga proseso sa paggama sama sa CMOS nga teknolohiya. Ingon usa ka sangputanan, ang mga stochastic nanomagnets nga adunay ubos nga mga babag sa enerhiya alang sa probabilistic computation mahimo sa katapusan matukod.
Sumala ni Sean Shaheen, propesor sa University of Colorado Boulder ug JPE Editor-in-Chief, "Ingon nga ang artipisyal nga paniktik ug siyentipiko / negosyo nga pag-compute nagdugang sa sukod sa usa ka rate nga nagpatunghag hinungdanon, kung dili dinalian, mga kabalaka bahin sa pagkonsumo sa enerhiya ug carbon footprint, dili -Ang tradisyonal nga mga porma sa pag-uswag sa hardware sa kompyuter nahimong labi ka hinungdanon. ”
Kini nga buhat ni Zhu, Xi ug Bermel nagtanyag usa ka realistiko nga agianan sa teknolohiya nga makadumala sa usa ka hinungdanon nga klase sa mga problema nga kompleto sa NP. Ang trabaho nagpakita sa usa ka scalable, energy-efficient nga solusyon nga adunay potensyal nga makalabaw sa naandan nga hardware sa pagdumala sa computationally demanding nga mga buluhaton pinaagi sa maabtik nga paggamit sa nonlinear networks sa optical devices aron sa pagpadagan sa Ising computation.
Tinubdan: techxplore.com/news
📩 03/05/2023 14:19