La réalisation d’un solveur d’Ising-Hamilton basé sur des nano-oscillateurs couplés à transition de phase


La réalisation d'un solveur d'Ising-Hamilton basé sur des nano-oscillateurs couplés à transition de phase

Présentation d’un solveur Ising-Hamilton basé sur PTNO, qui trouve la solution optimale pour un problème d’optimisation après avoir minimisé l’énergie. Source : Dutta et al.

Les problèmes d’optimisation combinatoire sont une classe de problèmes de calcul difficiles qui sont généralement résolus par des ordinateurs pour une variété d’applications. Les algorithmes d’optimisation combinatoire permettent aux économistes, par exemple, de faire des prédictions sur un marché particulier ou d’aider les plateformes de streaming à recommander d’autres films adaptés aux utilisateurs individuels en fonction de leur activité précédente.

Plus un problème combinatoire devient complexe, plus il faut de puissance de calcul et de ressources pour le résoudre. Ces dernières années, les ingénieurs et informaticiens ont donc tenté de développer des dispositifs et des plates-formes capables de résoudre ce type de problèmes informatiques plus rapidement et plus efficacement, des techniques optiques à l’électronique en passant par les techniques quantiques.

Des chercheurs de l’Université de Notre Dame, du Georgia Institute of Technology et de l’Université Cornell ont récemment développé un solveur Ising-Hamilton qui peut résoudre les problèmes d’optimisation combinatoire plus efficacement que de nombreux appareils existants. Ce solveur, présenté dans un Électronique naturelle, est basé sur des nano-oscillateurs à changement de stochastique (PTNO) couplés, une classe d’oscillateurs de relaxation à l’échelle nanométrique qui sont très similaires aux neurones pointus en biologie.

« La principale inspiration de notre recherche est venue de deux articles fondateurs des informaticiens John Hopfield, Geoffrey Hinton et David Ackley, qui ont collaboré avec les biophysiciens David Tank et Terence Sejnowski en 1985 », a déclaré le professeur Suman Datta, chercheur principal de l’étude, à TechXplore. « Ils ont défendu l’idée d’un réseau massivement parallèle et hautement interconnecté d’éléments non linéaires, tels que des neurones binaires, capables de calculs extrêmement puissants mais économes en énergie, également appelés calculs collectifs. »

Dans le réseau hautement interconnecté d’éléments non linéaires décrit par Hopfield, Hinton et leurs collègues, la puissance de calcul réside dans la connectivité dense entre les éléments de calcul. Le réseau massivement parallèle qu’ils décrivent pourrait donc être bien adapté à la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire appartenant aux polynômes dits non déterministes (NP) -difficiles ou aux classes de complexité NP, puisque la solution de ces problèmes implique l’identification d’un seul solution parmi des milliards de candidats possibles.

« Sur la base de cette idée, nous avons développé un nouveau type de PTNO couplés au matériel qui est capable de rechercher massivement en parallèle dans presque tous les candidats possibles et de trouver la bonne solution avec plus de 10 000 fois moins de consommation d’énergie et de temps d’exécution que lors de l’utilisation de notre ordinateur de bureau. ordinateurs », a déclaré à TechXplore Sourav Dutta, un boursier postdoctoral qui a participé à l’étude.

Un outil capable de résoudre efficacement des nombres d’optimisation combinatoire très complexes avec une myriade de solutions possibles pourrait être d’une grande valeur dans de nombreuses situations. Les nombreuses utilisations possibles vont de la recherche sur les médicaments à la cryptographie, en passant par la finance quantitative, l’allocation de ressources et la planification de trajectoire pour les véhicules ou robots autonomes.

Dans le cadre de leur étude, le professeur Datta, Dutta et leurs collègues ont utilisé le modèle classique d’Ising, un modèle mathématique développé par les physiciens Ernst Ising et Wilhelm Lenz, pour trouver la configuration d’énergie minimale d’un grand système composé de nombreux spins magnétiques en interaction. . Le modèle d’Ising étant un problème dit « NP-complet », d’innombrables problèmes d’optimisation réels peuvent être convertis en un problème d’Ising, y compris la satisfiabilité booléenne et le partitionnement de graphes. Cela rend le solveur développé par les chercheurs pertinent dans un large éventail de problèmes.

« Nous avons développé une plate-forme matérielle rapide et économe en énergie avec des nano-oscillateurs à changement de phase (PTNO) couplés qui peuvent résoudre le problème d’Ising et de nombreux autres problèmes d’optimisation », déclare Abhishek Khanna, Ph.D. Un étudiant de l’Université de Notre Dame qui a participé à l’étude a déclaré à TechXplore. « Les PTNO sont polarisés par un signal de modulation externe pour créer deux phases qui se comportent comme des spins magnétiques ascendants et descendants en utilisant un connu sous le nom de verrouillage d’injection. »

La réalisation d'un solveur d'Ising-Hamilton basé sur des nano-oscillateurs couplés à transition de phase

Réseau de PTNO couplés fabriqués à l’aide d’un isolant d’oxyde corrélé complexe (dioxyde de vanadium VO2) qui présente une transition de phase abrupte de l’isolant au métal. Source : Dutta et al.

Un aspect clé des processus exécutés par le solveur des chercheurs est la cartographie du problème d’Ising sur le matériel de l’appareil. Les professeurs Datta, Dutta et Khanna y sont parvenus en connectant les oscillateurs à des éléments électriques simples tels que des résistances et des condensateurs. Lorsque les oscillateurs sont connectés, la fonction de coût énergétique de ce réseau en interaction est définie par une équation appelée « hamiltonien d’Ising ».

« Les phases de chaque oscillateur du réseau évoluent en parallèle au fil du temps, de sorte que l’Ising-Hamiltonien du réseau atteint un minimum », a déclaré Khanna. « Cette valeur correspond à la solution optimale d’un problème d’optimisation donné. »

Une caractéristique importante du solveur développé par l’équipe est qu’il possède une stochastique intégrée, ou caractère aléatoire, qui peut être réglée avec un signal électrique externe. C’est une étape cruciale pour s’assurer que la trajectoire de la dynamique des oscillateurs couplés évolue vers la solution optimale globale et ne s’enlise pas avec la myriade d’autres possibilités.

« L’avantage du matériel de notre solveur hamiltonien d’Ising est la possibilité d’effectuer des recherches massivement parallèles sur presque tous les candidats possibles et de renvoyer la bonne solution avec une perte de puissance et une durée d’exécution plus de 10 000 fois inférieures à celles des ordinateurs de bureau traditionnels. Dutta.

Les chercheurs ont évalué les performances et l’efficacité de leur solveur dans une série de tests. Leurs résultats sont très prometteurs car ils ont découvert qu’un prototype de leur solveur à huit PTNO pouvait résoudre un problème MaxCut NP dur avec une probabilité de succès de 96 % pour 600 cycles de recuit.

« Grâce à une démonstration expérimentale et à un traitement mathématique rigoureux, ce travail jette les bases de l’exploitation de la dynamique continue dans le temps d’un réseau en interaction d’oscillateurs non linéaires couplés pour effectuer des calculs parallèles et résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire mathématiquement exigeants », a déclaré Dutta. « Du point de vue de la mise en œuvre pratique, les chiffres clés les plus importants d’un solveur Ising incluent la taille du matériel, la de fonctionnement ainsi que le temps et l’énergie nécessaires pour résoudre le problème d’optimisation.

Le solveur Ising-Hamilton développé par les professeurs Datta, Dutta, Khanna et leurs collègues peut fonctionner à température ambiante et est rapide, précis et économe en énergie. De plus, pour le rendre plus compact, les chercheurs ont profité du phénomène intrigant de la transition de phase isolant-métal qui se produit dans des matériaux d’oxyde corrélés complexes pour créer des oscillateurs non linéaires nanométriques très compacts et économes en énergie qui peuvent être couplés avec de simples éléments électriques.

« Un défi majeur pour l’informatique collective est de mettre en œuvre l’énorme quantité d’interconnexions entre les éléments informatiques qui peuvent être reconfigurés à la volée pour résoudre un large éventail de problèmes », a ajouté Dutta. « Alors que le nombre d’oscillateurs non linéaires nécessaires pour résoudre un problème croît linéairement avec la taille du problème, le nombre de connexions croît du carré de O (N2). D’un point de vue technique, le défi est d’obtenir une connectivité aussi massive dans une zone d’empreinte compacte sur la puce sans perdre la fidélité du signal ni ralentir l’ensemble du réseau. »

Afin d’obtenir une connectivité aussi étendue entre différents éléments informatiques, les chercheurs travaillent maintenant sur deux innovations différentes. Premièrement, ils s’efforcent d’introduire de nouveaux éléments de transistor non volatils à conductance programmable qui pourraient être utilisés comme éléments de couplage.

« De plus, nous visons à empiler ces éléments de couplage programmables verticalement au-dessus des oscillateurs non linéaires en plusieurs couches, ouvrant la voie à une solution d’intégration 3D entièrement monolithique », a déclaré Khanna. « Cela nous permettra de regrouper de grands réseaux étroitement sur la puce, réduisant ainsi la surface de silicium tout en augmentant les performances de la puce. »


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Plus d’information:
S. Dutta et al., An Ising Hamiltonian Solver basé sur des nano-oscillateurs couplés à changement de phase stochastique, Électronique naturelle (2021). DOI : 10.1038 / s41928-021-00616-7

© 2021 Réseau Science X

Citation: La d’un solveur d’Ising-Hamilton basé sur des nano-oscillateurs à transition de phase couplés (2021, 7 septembre), consulté le 8 septembre 2021 depuis https://techxplore.com/news/2021-09-ising-hamiltonian-solver – based-couplé.html

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