Введение
Настоящая статья посвящена концепции, согласно которой физический мир, от субатомного до космического уровня, функционирует как обширная сеть аналоговых вычислительных систем. Эта идея предлагает переосмыслить природу вычислений, рассматривая само бытие как непрерывный процесс обработки информации. Несмотря на то, что некоторые физики отдают предпочтение физическому смыслу явлений перед абстрактными математическими уравнениями, природа, по-видимому, непрерывно "вычисляет" эти уравнения, постоянно принимая и выдавая данные без очевидного для нас смысла.
В основе данного исследования лежит фундаментальное взаимодействие между непрерывной, аналоговой природой многих физических процессов и дискретной, цифровой парадигмой, доминирующей в современных технологических вычислениях, созданных человеком. Исторически человечество извлекало выгоду из этих природных "вычислителей", используя их не только как естественные компоненты биологических систем, но и в технических устройствах. Примерами служат оптические линзы, выполняющие преобразование Фурье по пространственным координатам для формирования изображений, и резонаторы музыкальных инструментов, осуществляющие преобразование Фурье по времени для создания звука. Вся автоматика предыдущих веков, по сути, представляла собой устройства со встроенными аналоговыми вычислительными элементами. Однако с течением времени цифровая обработка данных оказалась технически более удобной, часто приводя к более эффективным и полезным результатам, как, например, в случае фазированных антенных решеток, устраняющих необходимость механического вращения громоздких радарных антенн.
Целью данной статьи является углубленное рассмотрение этой темы. Во-первых, будет проанализирована внутренняя аналоговая природа вычислений во Вселенной. Во-вторых, будет проведен поиск природных "цифровых кодов" за пределами генетического кода. В-третьих, будет рассмотрен исторический переход к цифровым технологиям и его последствия. Наконец, будет исследовано возрождение аналоговых вычислений и предложена новая концепция аналогового вычислительного устройства. Это исследование имеет глубокие последствия не только для понимания естественного интеллекта, но и для разработки будущих вычислительных систем.
Вселенная как аналоговый вычислитель: Фундаментальная предпосылка
Расширяя исходную идею, можно утверждать, что физические законы по своей сути "вычисляют" результаты на основе непрерывных входных данных и взаимодействий. Это означает, что Вселенная, посредством своих фундаментальных сил и частиц, непрерывно решает сложные уравнения без явного программирования. Например, оптические линзы, преобразующие пространственные координаты для формирования изображений, и резонаторы музыкальных инструментов, выполняющие преобразование Фурье по времени для создания звука, являются яркими примерами естественных аналоговых вычислений. В этих случаях физическая структура напрямую выполняет математическую операцию. Исторически сложилось так, что вся автоматика предыдущих веков, по сути, опиралась на встроенные аналоговые вычислительные устройства.
Природные аналоговые вычисления обладают рядом преимуществ. Они отличаются высокой энергоэффективностью, поскольку природные системы часто выполняют вычисления с минимальными затратами энергии, стремясь к низшим энергетическим состояниям. Скорость операций определяется скоростью базовых физических явлений, например, скоростью света для оптических процессов.1 Эти системы демонстрируют
массовый параллелизм, поскольку вся система участвует в вычислениях одновременно. Кроме того, многие природные системы обладают замечательной устойчивостью и способностью к самокоррекции.
Наблюдение о том, что некоторые специалисты в области физики предпочитают "физический смысл" уравнениям, глубоко перекликается с парадигмой аналоговых вычислений. В аналоговых системах вычисление является физическим процессом. Когда физическая система, такая как линза, выполняет преобразование Фурье, она не "решает уравнение" в человеческом смысле манипулирования символами. Вместо этого она воплощает преобразование через непрерывное взаимодействие света с материей. Это указывает на то, что "вычисление" Вселенной не является символическим, а присуще ее динамике, обеспечивая прямой "физический смысл" математическим операциям, которые мы впоследствии описываем. Это резко контрастирует с цифровыми вычислениями, которые по своей сути символичны и абстрактны.
Наблюдение, что эти природные "компьютеры" постоянно принимают и выдают данные "без видимого для нас смысла", указывает на фундаментальное различие в назначении. Созданные человеком компьютеры ориентированы на цель, разработанные для получения конкретных, интерпретируемых результатов. Природные системы, однако, просто существуют. Их "выход" — это текущее состояние Вселенной. "Смысл" присваивается наблюдателем (нами), который интерпретирует эти состояния для своих собственных целей, например, используя линзу для зрения или резонатор для слуха. Это подразумевает, что Вселенная не "вычисляет для цели", а скорее "вычисляет свое собственное существование", что имеет глубокие философские последствия для телеологии в физике.
Дискретный язык природы: За пределами генетического кода
Помимо генетического кода, природа демонстрирует множество примеров, где она использует дискретные механизмы, часто возникающие из непрерывных базовых процессов.
Квантовая дискретность
Квантовая механика описывает, как чрезвычайно малые объекты одновременно обладают характеристиками как частиц, так и волн. Однако их свойства, такие как энергия или импульс, могут принимать только "дискретные значения" в связанных состояниях, в отличие от макроскопических частиц, где эти свойства могут быть непрерывными.2 "Квант" — это наименьшая дискретная единица природного явления в связанной системе, например, фотон является квантом электромагнитного излучения.2
Электроны в атоме описываются квантовыми числами (главное, азимутальное, магнитное, спиновое), которые представляют собой "наборы постоянных значений в квантовом подходе" и принимают "полуцелые или целые значения".4 Эти числа определяют положение, энергию и ориентацию электрона, и согласно принципу Паули, никакие два электрона в атоме не могут иметь одинаковый набор квантовых чисел.4 Хотя свойства являются дискретными, "волновая функция" частицы представляет собой математическое описание, указывающее
вероятность нахождения частицы в определенном месте, а не ее точное местоположение.2 Измерения дают дискретные точки, но интерференционная картина возникает из-за различной плотности этих попаданий частиц на экран.3
Спонтанное нарушение симметрии
Образование кристаллической решетки является примером спонтанного нарушения симметрии, где непрерывная пространственная трансляционная симметрия базового гамильтониана нарушается и заменяется "более низкой дискретной симметрией периодического кристалла".5 Это макроскопическое проявление дискретности, возникающее из лежащих в основе непрерывных законов.
Временные кристаллы представляют собой квантовые системы, чье состояние с наименьшей энергией включает повторяющееся движение, спонтанно нарушающее "непрерывную временную трансляционную симметрию" и демонстрирующее "только дискретные временные трансляции".5 Они показывают удвоение или утроение периода относительно периодического воздействия.6 Это увлекательный пример внутренней временной дискретности.
Биологическая обработка информации
В биологии нейроны общаются посредством потенциалов действия, которые часто рассматриваются как "все или ничего" или "цифровые события".7 Они отличаются от "градуированных потенциалов" (аналоговых сигналов), которые могут иметь различные размеры.8 Однако "амплитуда и ширина потенциала действия значительно зависят от контекста его испускания", что указывает на "аналогово-цифровую модуляцию синаптической передачи".7
Природа также демонстрирует примеры клеточных автоматов:
- Узоры на раковинах: Узоры на некоторых раковинах, например, у Conus textile, напоминающие правило 30 Вольфрама, генерируются "естественными клеточными автоматами", где пигментные клетки выделяют пигменты в соответствии с активирующей и ингибирующей активностью соседних пигментных клеток.9
- Устьица растений: Растения регулируют газообмен с помощью механизма клеточного автомата, где каждое устьице на листе действует как клетка.9
- Узоры на коже головоногих: Движущиеся волновые узоры на коже головоногих могут быть смоделированы с помощью двухсостоятельных, двухмерных клеточных автоматов.9
- Фибробласты: Эти клетки взаимодействуют только с соседями, что делает их похожими на клеточные автоматы.9
Дискретные механизмы также проявляются в биологической сигнализации:
- Связывание лиганд-рецептор: Многие пути передачи сигнала включают связывание сигнальных молекул (лигандов) с рецепторами, вызывая "изменение конформации рецептора, известное как активация рецептора".11 Это часто действует как бинарный переключатель "включено/выключено".
- Биохимические компьютеры: Эти системы используют "петли обратной связи" в химических реакциях для достижения вычислительной функциональности, где "присутствие или концентрация определенных химических веществ служит выходным сигналом".12 Концентрация "на уровне или выше определенной концентрации" указывает на сигнал 1 или 0.12 Это подразумевает пороговые, дискретные выходы из непрерывных химических процессов.
- Белковые вычисления: Хотя информация может кодироваться в непрерывных концентрациях белков, многие молекулярные реакционные сети принимают "бинарные решения", демонстрируя бистабильность (состояния ВКЛ/ВЫКЛ) как функцию непрерывного входного сигнала.13
Наблюдается, что природа не использует исключительно один подход; вместо этого она часто применяет сложное взаимодействие. Непрерывные аналоговые процессы, такие как волновые функции, химические концентрации или мембранные потенциалы, приводят к дискретным, квантованным или бинарным результатам, таким как уровни энергии, специфические химические продукты или потенциалы действия. Квантовая механика, с ее волновыми функциями (аналоговыми), дающими дискретные результаты измерений (цифровые), является наиболее фундаментальным примером.2 Аналогично, в биологии непрерывные подпороговые мембранные потенциалы влияют на "цифровую" форму потенциала действия 7, или непрерывные химические концентрации приводят к бинарным состояниям ВКЛ/ВЫКЛ в биохимических путях.12 Это указывает на то, что природа выполняет свои собственные "аналого-цифровые преобразования" (АЦП) и "цифро-аналоговые преобразования" (ЦАП) как неотъемлемую часть своих операций, стирая границы между этими двумя парадигмами. Это подчеркивает не просто сосуществование, а
взаимозависимость аналогового и цифрового, что является отличительной чертой природных вычислений.
Многие природные "цифровые" явления не являются жестко закодированными, а возникают из коллективного поведения непрерывных систем. Образование кристаллов 5 является макроскопическим примером, где непрерывная пространственная симметрия нарушается, образуя дискретные узоры. Клеточные автоматы 9 демонстрируют, как простые, локальные, дискретные правила могут генерировать сложные, кажущиеся непрерывными узоры. Это предполагает, что "цифровое" поведение в природе может быть эмерджентным свойством базовой аналоговой динамики, а не заранее разработанным цифровым кодом. Это расширяет определение "цифрового кода" в природе за пределы явных генетических последовательностей.
Биологические цифровые системы, такие как белковые сети, описываются как "очень неточные (молекулярный шум ограничивает точность вычислений до 3-4 бит)".13 Это контрастирует с созданными человеком цифровыми системами, которые стремятся к крайней точности и коррекции ошибок. Такое наблюдение указывает на потенциальный компромисс в природных системах: жертвуя высокой точностью ради устойчивости, энергоэффективности или адаптивности. Эта "неточность" может быть не недостатком, а особенностью, обеспечивающей гибкость и устойчивость в динамичных средах, в отличие от жестких, точных требований современных цифровых компьютеров. Это может повлиять на будущие разработки аналоговых вычислений, предполагая, что "достаточная" точность может быть более эффективной для определенных задач, чем абсолютная цифровая точность.
Цифровая революция: Смена парадигмы в человеческих вычислениях
Переход от аналоговых к цифровым вычислениям был обусловлен рядом существенных преимуществ, которые цифровые системы предлагали для широкого круга задач.
Преимущества цифровых вычислений
Цифровые системы обеспечивают точность и аккуратность, способные воспроизводить сигналы с "почти идеальной точностью", а уровень ошибок может быть минимизирован с помощью кодов обнаружения и исправления ошибок.14 Аналоговые системы, напротив, подвержены шуму, что может приводить к "значительным ошибкам".14
Устойчивость к шуму является ключевым преимуществом, поскольку цифровые сигналы испытывают "меньше шума, искажений и помех".14 Что касается
емкости хранения и эффективности, цифровые данные предлагают "лучшую емкость хранения" (например, файлы MP3 по сравнению с компакт-дисками) и могут хранить "огромные объемы данных в компактных и долговечных форматах".15 Аналоговые системы "не очень эффективны для хранения больших объемов данных", так как каждое отдельное значение должно храниться отдельно.17
Программируемость и гибкость цифровой обработки сигналов выше, поскольку "операции ЦОС могут быть изменены с помощью цифровых программируемых систем".14 Аналоговое оборудование, напротив, "не является гибким".15
Воспроизводимость и экономичность массового производства также являются сильными сторонами цифровых схем, которые могут быть "легко воспроизведены в больших количествах при сравнительно низких затратах".14 "Снижение стоимости цифровых компонентов" способствовало их широкому распространению.16 Кроме того,
безопасность цифровой информации повышается за счет возможности ее "легкого шифрования и сжатия".15 Наконец, цифровые сигналы хорошо подходят для
передачи на большие расстояния.15
Ограничения традиционных аналоговых вычислений
Основным недостатком аналоговых сигналов является их подверженность помехам от внешних источников, таких как электродвигатели, радиоволны или удары молнии.17 Небольшие изменения уровня напряжения аналогового сигнала могут привести к "значительным ошибкам" при обработке.14
Аналоговые системы также страдают от неэффективности хранения, поскольку каждое значение должно храниться отдельно, что делает их неэффективными для больших объемов данных.17
Сложность проектирования аналоговых схем, как правило, выше, чем цифровых схем, выполняющих ту же задачу.14 Традиционные аналоговые компьютеры
не имеют хранимой программы; их задача жестко определяется их внутренней структурой и настройками, что требует физической перестройки для решения новой проблемы.18
Ограниченная точность является еще одним недостатком, поскольку точность аналоговых систем зависит от уровня шума, ошибок в функциональных блоках и точности измерительного оборудования.18 "Коэффициент качества" аналоговой вычислительной машины является мерой этого ограничения.18
Физические ограничения также были значительными; механические аналоговые компьютеры описывались как "дорогие, сложные в производстве, большие и тяжелые".18 В конечном итоге, аналоговые системы "утратили свое доминирование" в пользу цифровых из-за их превосходства в скорости, точности, возможностях хранения и миниатюризации, чему способствовало развитие интегральных схем.16 Аналоговые машины были постепенно выведены из эксплуатации, когда цифровые компьютеры стали "достаточно быстрыми, точными, надежными и экономически эффективными".19
Переход от аналоговых к цифровым технологиям был обусловлен не столько фундаментальным превосходством цифровых технологий во всех аспектах, сколько их практическими преимуществами в инженерии и масштабируемости. В то время как аналоговые системы могли быть быстрыми для конкретных задач 18, цифровые предлагали универсальную программируемость, массовую воспроизводимость и надежную обработку ошибок.14 Разработка интегральных схем 16 стала ключевой технологией, обеспечивающей миниатюризацию и снижение стоимости цифровых устройств, что сделало их экономически и практически превосходящими для широкого круга применений, даже если это означало преобразование изначально аналоговых сигналов реального мира.14 Это подчеркивает, что технологическая эволюция часто определяется инженерной осуществимостью и рыночным спросом, а не только теоретической элегантностью.
Цифровые вычисления превосходят благодаря абстрагированию физической реальности в дискретные биты. Эта абстракция обеспечивает универсальную программируемость и коррекцию ошибок, но сопряжена с затратами энергии и скорости для определенных задач. Процесс "квантования" (АЦП) 14 лежит в основе этой абстракции. Преобразуя непрерывные сигналы в дискретные значения, цифровые системы получают устойчивость к шуму и возможности коррекции ошибок. Однако это преобразование и последующая обработка часто потребляют больше энергии и пропускной способности 15 и могут быть медленнее для задач, которые по своей природе являются аналоговыми, например, прямое решение дифференциальных уравнений.18 "Бутылочное горлышко фон Неймана" 22 в цифровых системах, связанное с перемещением данных между памятью и процессором, является прямым следствием этой абстракции, тогда как аналоговые вычисления могут выполнять "вычисления в памяти".22
Таблица 1: Основные характеристики аналоговых и цифровых сигналов и систем
Характеристика
Аналоговый
Цифровой
Представление сигнала
Непрерывный диапазон значений
Последовательность дискретных значений
Значения
Бесконечное число значений в заданном диапазоне
Конечное множество значений (часто бинарные 0 и 1)
Восприимчивость к шуму
Высокая восприимчивость к помехам и искажениям 15
Низкая восприимчивость к шуму, искажениям и помехам 14
Точность/Аккуратность
Ниже, подвержена ошибкам из-за шума и неточностей компонентов 14
Выше, с возможностью коррекции ошибок 14
Хранение
Неэффективно для больших объемов данных, подвержено потерям качества 17
Эффективно, компактно, долговечно для больших объемов данных 15
Гибкость/Программируемость
Низкая, задача жестко определяется структурой 15
Высокая, операции могут быть изменены программно 14
Сложность проектирования
Выше для сложных задач 14
Ниже для многих задач, особенно с готовыми компонентами 14
Стоимость (массовое производство)
Часто выше для сложных аналоговых схем 14
Ниже для массового производства, снижение стоимости компонентов 15
Энергопотребление
Может быть ниже для пассивных компонентов 15
Выше для цифровой обработки сигналов (ЦОС) 15
Скорость (общая vs. специфическая)
Немедленная реакция, но общая скорость может быть невысокой 18
Может быть медленнее из-за преобразования и "бутылочного горлышка" 15
Обработка ошибок
Подвержена искажениям, низкая иммунитет 15
Высокая иммунитет, использование кодов обнаружения/исправления ошибок 15
Переосмысление аналоговых вычислений: Поиск природных и новых вычислительных парадигм
Несмотря на доминирование цифровых технологий, аналоговые вычисления переживают возрождение интереса, особенно для специализированных задач.
Почему стоит пересмотреть аналоговые вычисления?
Аналоговые вычисления могут использовать "гораздо меньше энергии".22 Специализированные цифровые сигнальные процессоры (DSP) для аналоговых сигналов обладают "более высокой энергоэффективностью".14 Нейроморфные системы стремятся к "низкому энергопотреблению".23 Для определенных задач аналоговые методы могут быть "намного быстрее" 1, обрабатывая информацию со "скоростью света" (оптические) 1 или звука (акустические).25 Аналоговые мемристорные схемы "избегают узких мест", связанных с перемещением данных, путем "сокращения количества передач данных" за счет вычислений в памяти.22 Эти системы также обеспечивают
массовый параллелизм, поскольку аналоговые мемристорные схемы выполняют "аналоговые вычисления, используя физические законы массово-параллельным образом".22 Оптические системы позволяют выполнять "параллельные операции... путем пропускания света на разных длинах волн".1 Наконец, аналоговые квантовые вычисления "исключительно мощны для прямого моделирования естественных квантовых явлений".26
Таблица 2: Природные явления, демонстрирующие цифровые или дискретные характеристики
Явление
Дискретный аспект
Лежащий в основе аналоговый аспект
Квантовая механика
Квантованные уровни энергии, фотоны, квантовые числа 2
Волновые функции/вероятности 2
Формирование кристаллов
Дискретная пространственная симметрия 5
Непрерывный гамильтониан 5
Временные кристаллы
Дискретная симметрия временной трансляции 5
Непрерывное внешнее воздействие 6
Потенциалы действия (нейроны)
Импульсы по принципу "все или ничего" 7
Градуированные потенциалы/пороговая активность 7
Клеточные автоматы (биологические узоры)
Переходы состояний клеток на основе правил 9
Непрерывная секреция пигментов/клеточные взаимодействия 9
Биохимическая сигнализация
Химические выходы на основе порогов 12
Изменяющиеся химические концентрации 12
Белковые вычисления
Бинарные решения/бистабильность 13
Непрерывные концентрации белков 13
Новые рубежи в аналоговых вычислениях
Возрождение аналоговых вычислений не направлено на полную замену цифровых, а скорее на устранение их ограничений для конкретных, высокотребовательных вычислительных задач, где присущие аналоговым системам параллелизм, энергоэффективность и скорость предлагают значительные преимущества. Доминирование цифровых технологий было обусловлено их универсальностью и масштабируемостью.16 Однако для таких задач, как ИИ/машинное обучение (операции с матрицами 22), квантовое моделирование 26 или обработка сигналов 1, где базовая физика является непрерывной или высокопараллельной, аналоговые подходы могут обойти накладные расходы на энергию и скорость, связанные с АЦП/ЦАП и перемещением данных (бутылочное горлышко фон Неймана). Это указывает на переход от универсальной цифровой парадигмы к более гетерогенной вычислительной среде, где специализированные аналоговые ускорители дополняют цифровые системы.
Многие новые парадигмы аналоговых вычислений явно черпают вдохновение из биологических систем, признавая эффективность природы в обработке сложных, шумных и параллельных вычислений. Нейроморфные вычисления напрямую имитируют аналоговую природу мозга.23 Молекулярные и химические вычисления используют "биомолекулярные схемы" и "петли обратной связи" живых клеток.12 Это предполагает, что понимание природных "вычислительных" механизмов, даже "неточных" 13, может дать чертежи для новых, энергоэффективных и надежных искусственных вычислительных систем. Это мощное следствие: природа является не просто источником дискретных кодов, но и мастером-архитектором аналоговых вычислений.
Помимо традиционной коррекции ошибок, новые аналоговые парадигмы достигают устойчивости благодаря фундаментальным физическим принципам, таким как топология. Топологические изоляторы обеспечивают "внутреннюю защиту от определенных типов нарушений и дефектов".30 Это иной подход к отказоустойчивости, чем избыточность и коды коррекции ошибок, используемые в цифровых системах. Вместо исправления ошибок после их возникновения, топологические системы
предотвращают их влияние на вычисления благодаря фундаментальным свойствам материала. Это представляет собой смену парадигмы в проектировании надежных вычислений, переход от алгоритмической устойчивости к физической устойчивости.
Таблица 3: Новые парадигмы аналоговых вычислений и их основные принципы
Парадигма
Основной принцип
Ключевые преимущества
Оптические вычисления
Модуляция свойств света (интенсивность, фаза, поляризация, длина волны) 32
Скорость света, низкое энергопотребление, параллелизм 1
Механические метаматериалы
Механическая деформация/сети 34
Надежность, энергоэффективность, работа в суровых условиях 34
Химические/молекулярные вычисления
Химические реакции/молекулярные структуры 12
Параллелизм, энергоэффективность, открытие лекарств 37
Нейроморфные вычисления
Имитация структуры/функции мозга 23
Низкое энергопотребление, отказоустойчивость, ИИ/МО 23
Акустические волновые вычисления
Распространение звуковых волн/метаматериалы 25
Управление волнами, квантовое моделирование, надежная обработка сигналов 25
Топологические аналоговые вычисления
Надежные поверхностные состояния/топология 30
Отказоустойчивость, устойчивость к беспорядку 31
Аналоговые квантовые вычисления
Непрерывные квантовые переменные 26
Прямое квантовое моделирование, оптимизация 26
Предлагаемая концепция аналогового вычислительного устройства: Топологическая акустическая нейро-мемристорная матрица (ТАНМ)
Предлагаемая концепция, Топологическая акустическая нейро-мемристорная матрица (ТАНМ), черпает вдохновение из аналоговой обработки данных в мозге (нейроморфные вычисления), устойчивости топологических систем и волновых вычислительных возможностей акустических метаматериалов. Она направлена на объединение энергоэффективности и параллелизма аналоговых вычислений с отказоустойчивостью, обычно ассоциируемой с цифровыми системами.
Основной принцип ТАНМ заключается в использовании акустических поверхностных волн (ПАВ) 39, распространяющихся через реконфигурируемую топологическую метаматериальную решетку, с мемристорными элементами, интегрированными в узловых точках.
Механизм работы:
- Акустическая метаматериальная решетка: Проектируется 2D или 3D решетка акустических "атомов" (небольших кубов/резонаторов), аналогичная тем, что используются для имитации квантовых эффектов.25 Эта решетка будет спроектирована как топологический изолятор для акустических волн 31, обеспечивая надежное, защищенное от беспорядка распространение волн по ее "поверхности" или интерфейсам.
- Мемристорные узловые точки: В определенных узлах или "нейронах" внутри этой акустической решетки интегрируются мемристоры.22 Эти мемристоры будут действовать как настраиваемые резисторы с памятью, имитируя синаптические веса в нейронной сети. Их сопротивление может модулироваться амплитудой или фазой проходящих акустических волн (входных сигналов) и, в свою очередь, влиять на характеристики распространения последующих волн.
- Аналого-цифровая модуляция: Аналоговая акустическая волна (непрерывный сигнал) будет взаимодействовать с мемристорами, которые, будучи программируемыми на "множество уровней сопротивления" 22, могут представлять непрерывные синаптические силы. Однако система также может быть спроектирована для проявления порогового поведения, когда определенная интенсивность акустической волны вызывает дискретное изменение состояния мемристора или "импульс" в выходном акустическом сигнале, аналогично аналого-цифровой модуляции в биологических нейронах.7
- Вычисления:
- Волновые вычисления: Акустические волны (представляющие данные) будут распространяться через топологический метаматериал, выполняя операции, такие как свертка, дифференцирование или умножение матриц 1, по мере их взаимодействия со структурой решетки.
- Вычисления в памяти/волне: Мемристоры в узлах будут выполнять вычисления на месте по мере прохождения волн, уменьшая узкие места передачи данных.22
- Обучение/Адаптация: Память и программируемость мемристоров позволят сети "обучаться", регулируя свои уровни сопротивления на основе входных паттернов и желаемых выходных данных, аналогично нейроморфным системам.42
- Отказоустойчивость: Топологическая природа акустической решетки обеспечит внутреннюю устойчивость к производственным дефектам или локальным повреждениям, гарантируя надежное распространение сигнала.31
Преимущества ТАНМ:
- Сверхнизкое энергопотребление: Звуковые волны по своей природе энергоэффективны. Мемристоры обеспечивают очень низкое энергопотребление для вычислений в памяти.22
- Высокая скорость: Вычисления происходят со скоростью звука (или потенциально быстрее, если сопряжены с оптическими элементами для управления).
- Массовый параллелизм: Волны распространяются и взаимодействуют одновременно по всей решетке.
- Внутренняя устойчивость: Топологическая защита от шума и дефектов.31
- Прямая аналоговая обработка: Позволяет избежать накладных расходов АЦП/ЦАП для многих реальных аналоговых сигналов (например, аудио, данные датчиков).
- Био-вдохновленное обучение: Имитирует адаптивные вычисления, подобные мозгу.
Вызовы:
- Сложность изготовления: Создание точных, реконфигурируемых топологических акустических метаматериалов с интегрированными мемристорами в наномасштабе.
- Считывание/ввод сигнала: Эффективное сопряжение реальных аналоговых сигналов с доменом акустических волн и их вывод из него.
- Управление и программирование: Разработка надежных методов программирования и управления состояниями мемристоров и топологическими свойствами решетки.
- Масштабируемость: Достижение крупномасштабных, сложных вычислительных задач с помощью этой архитектуры.
Наиболее перспективное будущее аналоговых вычислений лежит в интеграции множества физических явлений и достижений материаловедения. Концепция ТАНМ объединяет акустику, метаматериалы, топологию и мемристоры. Этот "мультифизический" подход выходит за рамки однодоменных аналоговых компьютеров (например, чисто оптических или чисто механических) для создания систем, которые используют сильные стороны каждой области (например, скорость волн, память мемристоров, устойчивость топологии). Это представляет собой мощное направление: будущее высокопроизводительных, энергоэффективных аналоговых вычислений, вероятно, будет найдено на пересечении разнообразных физических принципов, отражая сложную, интегрированную природу биологических систем.
Заключение и перспективы на будущее
Представленный анализ подтверждает, что, хотя физический мир функционирует преимущественно как аналоговый компьютер, он также демонстрирует глубокие проявления дискретного или "цифрового" поведения, особенно на квантовом уровне и в эмерджентных биологических системах. Природа бесшовно интегрирует обе парадигмы.
Будущее человеческих вычислений не должно быть игрой с нулевой суммой между аналоговыми и цифровыми системами. Вместо этого оно заключается в гибридном, комплементарном подходе, где цифровые системы обеспечивают универсальное управление и программируемость, в то время как специализированные аналоговые ускорители справляются с задачами, в которых их присущая скорость, энергоэффективность и параллелизм предлагают явное преимущество. Такой гибридный подход согласуется с концепцией "гибридных квантовых вычислений".26
Рекомендации для исследований и разработок:
- Фундаментальные исследования: Продолжать изучение "физического смысла" вычислений в природных системах для открытия новых принципов.
- Материаловедение: Интенсивно инвестировать в новые материалы (метаматериалы, мемристоры, топологические изоляторы), которые могут служить строительными блоками для передовых аналоговых компьютеров.
- Био-вдохновленный дизайн: Черпать дальнейшее вдохновение из биологических систем, включая их "неточные", но надежные и энергоэффективные вычислительные стратегии.
- Гибридные архитектуры: Сосредоточиться на разработке бесшовно интегрированных аналогово-цифровых гибридных вычислительных архитектур, которые используют сильные стороны каждой из них.
Путь к пониманию и использованию вычислительных возможностей Вселенной продолжается. Обращаясь к сложному сочетанию аналогового и цифрового в природе, человечество может открыть новые горизонты в вычислениях, которые будут быстрее, эффективнее и устойчивее, чем когда-либо прежде.
Works cited
- Metamaterials for Analog Optical Computing - PHYSICS - APS.org, accessed June 24, 2025, https://physics.aps.org/articles/v17/52
- DOE Explains...Quantum Mechanics - Department of Energy, accessed June 24, 2025, https://www.energy.gov/science/doe-explainsquantum-mechanics
- Quantum mechanics - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_mechanics
- Quantum Numbers - GeeksforGeeks, accessed June 24, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/chemistry/quantum-numbers/
- Time crystal - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Time_crystal
- Realization of a discrete time crystal on 57 qubits of a quantum computer - PMC, accessed June 24, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8890700/
- Past and Future of Analog-Digital Modulation of Synaptic Transmission - Frontiers, accessed June 24, 2025, https://www.frontiersin.org/journals/cellular-neuroscience/articles/10.3389/fncel.2019.00160/full
- Action Potentials – Introduction to Sensation and Perception, accessed June 24, 2025, https://pressbooks.umn.edu/sensationandperception/chapter/action-potentials/
- Cellular automaton - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_automaton
- Cellular automata | plus.maths.org, accessed June 24, 2025, https://plus.maths.org/content/cellular-automata
- Signal transduction - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Signal_transduction
- Biological computing - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Biological_computing
- COMPUTING WITH PROTEINS - People, accessed June 24, 2025, https://people.cs.vt.edu/naren/papers/ComputingwithProteins2009.pdf
- Analog vs. Digital Signals: Uses, Advantages and Disadvantages | Article | MPS, accessed June 24, 2025, https://www.monolithicpower.com/en/learning/resources/analog-vs-digital-signal
- Analog Vs Digital Signals - Advantages and Disadvantages - Turito, accessed June 24, 2025, https://www.turito.com/blog/general/analog-vs-digital-signals-advantages-and-disadvantages
- The Rise of Analog Computing: Exploring the Obsolescence of Digital Systems - Remotely, accessed June 24, 2025, https://www.remotely.works/blog/the-rise-of-analog-computing-exploring-the-obsolescence-of-digital-systems
- What are the disadvantages of Analog Signals? - Lenovo, accessed June 24, 2025, https://www.lenovo.com/us/en/glossary/analog/
- Аналоговый компьютер — Википедия, accessed June 24, 2025, https://ru.wikipedia.org/wiki/Аналоговый_компьютер
- www.computerhistory.org, accessed June 24, 2025, https://www.computerhistory.org/brochures/analog-computers/#:~:text=It%20was%20only%20in%20the,analog%20techniques%20than%20digital%20ones.
- Analog Computers | Selling the Computer Revolution, accessed June 24, 2025, https://www.computerhistory.org/brochures/analog-computers/
- Quantization (signal processing) - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantization_(signal_processing)
- New Study Shows Analog Computing Can Solve Complex Equations and Use Far Less Energy : UMass Amherst, accessed June 24, 2025, https://www.umass.edu/news/article/new-study-shows-analog-computing-can-solve-complex-equations-and-use-far-less-energy
- Neuromorphic Analog Signal Processing (NASP) - Polyn Technology, accessed June 24, 2025, https://polyn.ai/technology-3/
- Molecular logic gate - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Molecular_logic_gate
- Scientists use sound waves to unlock the secrets of quantum physics, accessed June 24, 2025, https://www.thebrighterside.news/post/scientists-use-sound-waves-to-unlock-the-secrets-of-quantum-physics/
- Analog and Digital in Quantum Computing - Pasqal, accessed June 24, 2025, https://www.pasqal.com/analog-and-digital-in-quantum-computing/
- What is Analog Quantum Computing, accessed June 24, 2025, https://www.quera.com/glossary/analog-quantum-computing
- Neuromorphic computing - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Neuromorphic_computing
- The art of molecular computing: whence and whither - arXiv, accessed June 24, 2025, https://arxiv.org/pdf/2102.06629
- Topological Quantum Computing: A New Era - Number Analytics, accessed June 24, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/topological-quantum-computing-era
- Analog signal processing with topological metamaterials - Infoscience, accessed June 24, 2025, https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/5824f369-74ea-4922-81da-d94e4041bb4a
- www.azooptics.com, accessed June 24, 2025, https://www.azooptics.com/Article.aspx?ArticleID=2735#:~:text=Working%20Principle%3A%20Guiding%20photons,low%20intensity%20represents%20%220.%22
- Optical Computing: The Basics - AZoOptics, accessed June 24, 2025, https://www.azooptics.com/Article.aspx?ArticleID=2735
- Advances in metamaterials for mechanical computing - AIP Publishing, accessed June 24, 2025, https://pubs.aip.org/aip/aed/article/1/2/021502/3341561/Advances-in-metamaterials-for-mechanical-computing
- Mechanical computer - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Mechanical_computer
- Chemical computer - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Chemical_computer
- The Bio-Computing Frontier: DNA's Promise to Revolutionize Data Storage and Beyond, accessed June 24, 2025, https://deadnet.dotdoing.com/2025/06/21/the-bio-computing-frontier-dnas-promise-to-revolutionize-data-storage-and-beyond
- Computational chemistry - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_chemistry
- Surface acoustic wave - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Surface_acoustic_wave
- Topological computation by non-Abelian braiding in classical metamaterials | Phys. Rev. Research - Physical Review Link Manager, accessed June 24, 2025, https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevResearch.7.023143
- Continuous-variable quantum information - Wikipedia, accessed June 24, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Continuous-variable_quantum_information
- Reliable Analog In-Memory Computing with Crossbars: Memristors for Analog Neural Computing - Now Publishers, accessed June 24, 2025, https://www.nowpublishers.com/article/Details/ICS-018