На протяжении десятилетий решением более сложных проблем было «создать компьютер большего размера», но что, если это совсем неправильная стратегия?
Это потому, что некоторые проблемы побеждают компьютеры, не потому, что они загадочны, а потому, что просто слишком много возможных ответов.
От создания новых наркотиков до взлома криптографических кодов, количество вариантов растет так быстро, что даже самые быстрые машины в мире не могут проверить их все. Теперь исследователи из Королевского университета создали другой вид компьютера - тот, который использует свет вместо электроники для решения этой проблемы.
Построенная из обычного интернет-оборудования и работающие при комнатной температуре, машина показывает, что сама физика может быть использована в качестве ярлыка для решения невозможных проблем. "Мы представляем программируемую, стабильную, комнатную температуру оптоэлектронного генератора (OEO) на основе Ising", - отмечают авторы исследования.
Машина Ising - это особый вид компьютера, предназначенный для решения задач оптимизации - таких проблем, целью которых является поиск наилучшего решения среди огромного количества возможностей.
Многие реальные проблемы, такие как складывание белков, криптография, маршрутизация трафика или цепочки поставок, являются задачами оптимизации.
Основная проблема заключается в том, что по мере роста такой проблемы количество возможных решений увеличивается в геометрической прогрессии до такой степени, что даже квантовые компьютеры и суперкомпьютеры изо всех сил пытаются не отставать.
Например, представьте, что крупная компания по доставке планирует маршруты для своих партнеров по доставке. С каждой дополнительной остановкой, добавленной к маршруту, количество возможных способов организации этих доставок резко увеличивается.
«С пятью остановками есть только 12 возможных маршрутов. С 10 остановками их 180 000. При 20 остановках существует более 60 миллионов миллиардов вариантов. Увеличьте число до 50, и проверка всех возможностей займет больше времени, чем возраст Вселенной", - сказал Бхавин Шастри, один из авторов исследования и доцент Университета Королевы.
Чтобы решить эту проблему, исследователи обратились к вековой идее физики под названием модель Исинга. В этой модели проблема представлена в виде набора крошечных магнитов, называемых спинами, которые могут быть указательны вверх или вниз. Система, естественно, пытается освоиться в состоянии с наименьшей энергией, что соответствует наилучшему решению проблемы.
Интересно, что для своего исследования вместо реальных магнитов исследователи использовали световые импульсы. В их машине каждое «вращение» представлено наличием или отсутствием светового импульса.
Эти импульсы циркулируют через петлю, состоящие из стандартных лазеров, волоконно-оптических кабелей и модуляторов - тех же компонентов, которые уже передают данные через Интернет. По мере того, как световые импульсы неоднократно взаимодействуют, они влияют друг на друга, постепенно осваиваясь в стабильной схеме.
Эта окончательная модель кодирует хорошее решение проблемы, так же, как группа людей быстро обменивается мнениями, пока не достигнет консенсуса.
Этот подход имеет два основных преимущества. Во-первых, свет движется невероятно быстро, что позволяет системе выполнять миллиарды операций в секунду. Во-вторых, в отличие от многих экспериментальных вычислительных систем, которые требуют сверххолодных температур или экзотических материалов, эта машина работает при комнатной температуре. Это делает его гораздо более энергоэффективным и практичным.
По словам исследователей, используя всего пять основных компонентов, «наша архитектура решает полностью связанные проблемы с 256 спинами (65 536 муфт) и >41 000 спинов (205000+ муфт), если они разрежены», уже превосходя другие оптические машины Ising, которые стоят намного дороже и часто разрушаются через миллисекунды.
Более того, система оставалась стабильной в течение нескольких часов, что давало ей достаточно времени для изучения сложных проблем с десятками тысяч переменных.
Последствия этой работы выходят далеко за рамки физики. Эффективная оптимизация лежит в основе открытия лекарств, криптографии, городского планирования, логистики, финансов и энергетических систем.
Машина, которая может надежно решать эти проблемы - без массового энергопотребления или экстремального охлаждения - может изменить то, как отрасли принимают решения.
Тем не менее, это не является универсальной заменой обычным или квантовым компьютерам. Система высокоспециализирована. Он преуспевает в оптимизации, но не в вычислениях общего назначения.
В настоящее время исследователи работают над масштабированием системы, повышением энергоэффективности и партнерством с промышленностью для тестирования реальных приложений. В случае успеха этот легкий подход может ознаменовать начало новой эры в вычислительной технике.
Исследование опубликовано в журнале Nature.