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

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

Vue d’ensemble du solveur hamiltonien d’Ising basé sur PTNO qui trouve la solution optimale à un problème d’optimisation suite à la minimisation de l’énergie. Crédit : 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, par exemple, permettent aux économistes de faire des prédictions sur un marché donné ou d’aider les plateformes de streaming à recommander d’autres films adaptés aux utilisateurs individuels en fonction de leur activité passée.

Plus un problème combinatoire devient complexe, plus il faudra de puissance de calcul et de ressources pour le résoudre. Au cours des dernières années, ingénieurs et informaticiens ont ainsi tenté de développer des dispositifs et des plates-formes capables de résoudre ce type de problèmes de calcul plus rapidement et plus efficacement, allant des techniques optiques aux techniques électroniques et quantiques.

Des chercheurs de l’Université de Notre Dame, du Georgia Institute of Technology et de l’Université Cornell ont récemment développé un solveur hamiltonien d’Ising qui peut résoudre les problèmes d’optimisation combinatoire plus efficacement que de nombreux dispositifs existants. Ce solveur, présenté dans un article publié dans Nature Électronique, est basé sur des nano-oscillateurs stochastiques à transition de phase (PTNO), une classe d’oscillateurs de relaxation à l’échelle nanométrique qui ressemblent beaucoup aux neurones à pointes en biologie.

« La principale inspiration de notre recherche est venue de deux travaux fondateurs des informaticiens John Hopfield, Geoffrey Hinton et David Ackley travaillant 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 avancé l’idée d’un réseau massivement parallèle et hautement interconnecté d’éléments non linéaires tels que des neurones binaires, capables d’effectuer des calculs extrêmement puissants et pourtant 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 pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire appartenant aux classes dites polynomiales non déterministes (NP)-difficiles ou aux classes de complexité NP, car la résolution de ces problèmes implique l’identification d’un seul et unique réseau optimal. solution parmi des milliards de candidats possibles.

« En nous appuyant sur cette idée, nous avons développé un nouveau matériel de PTNO couplés qui peuvent effectuer des recherches massivement parallèles sur presque tous les candidats possibles et renvoyer la bonne solution avec une dissipation d’énergie et une durée d’exécution plus de 10 000 fois inférieures à celles de nos ordinateurs de bureau. « , a déclaré à TechXplore Sourav Dutta, chercheur post-doctoral impliqué dans l’étude.

Un outil capable de résoudre efficacement des nombres d’optimisation combinatoire très complexes avec d’innombrables solutions possibles pourrait être d’une grande valeur dans de nombreux contextes. Ses nombreuses applications possibles vont de la découverte de 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 conçu 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. Comme le modèle d’Ising est un problème dit « NP-complet », d’innombrables problèmes d’optimisation du monde réel 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 sur un large éventail de problèmes.

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

La réalisation d'un solveur hamiltonien d'Ising 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 brusque entre l’isolant et le métal. Crédit : Dutta et al.

Un aspect clé des processus mis en œuvre 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 l’aide d’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 parallèlement au fil du temps de sorte que l’hamiltonien d’Ising du réseau atteint une valeur minimale », a expliqué 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 stochasticité ou un caractère aléatoire intégré qui peut être réglé à l’aide d’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 se bloque pas sur les autres innombrables possibilités voisines.

« L’avantage du matériel de notre solveur hamiltonien d’Ising est la capacité d’effectuer des recherches massivement parallèles sur presque tous les candidats possibles et de renvoyer la bonne solution avec une dissipation d’énergie et une durée d’exécution plus de 10 000 fois inférieures à celles obtenues avec des ordinateurs de bureau courants. dit 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 composé de huit PTNO pourrait résoudre un problème MaxCut NP-difficile 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’utilisation de la dynamique en temps continu d’un réseau en interaction d’oscillateurs non linéaires couplés pour effectuer des calculs parallèles et résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire mathématiquement difficiles », a déclaré Dutta. « Du point de vue de la mise en œuvre pratique, les principaux critères de mérite d’un solveur d’Ising incluent la taille du matériel, la température de fonctionnement, ainsi que le temps et l’énergie consacrés à l’obtention de la solution du problème d’optimisation.

Le solveur hamiltonien d’Ising 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 exploité le phénomène intrigant de transition de phase isolant-métal qui se produit dans des matériaux d’oxyde corrélés complexes pour fabriquer des oscillateurs non linéaires nanométriques très compacts et de faible puissance qui peuvent être couplés les uns aux autres en utilisant éléments électriques simples.

« Un défi majeur pour l’informatique collective est de mettre en œuvre la quantité massive 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 augmente linéairement avec la taille du problème, le nombre de connexions augmente de manière quadratique O(N2). Du point de vue de l’ingénierie, le défi consiste à réaliser une connectivité aussi massive dans une zone d’empreinte compacte sur puce sans perdre la fidélité du signal ni ralentir l’ensemble du réseau. »

Pour réaliser une connectivité à si grande échelle entre différents éléments informatiques, les chercheurs travaillent maintenant sur deux innovations différentes. Premièrement, ils travaillent à introduire de nouveaux éléments de transistor non volatils avec des conductances programmables qui pourraient être utilisés comme éléments de couplage.

« En outre, nous visons à empiler ces éléments de couplage programmables dans la direction verticale au-dessus des oscillateurs non linéaires en plusieurs niveaux, ce qui ouvre la voie à une solution d’intégration 3D entièrement monolithique », a déclaré Khanna. « Cela nous permettra d’emballer de manière dense des réseaux à grande échelle sur 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, Un solveur hamiltonien d’Ising basé sur des nano-oscillateurs couplés à transition de phase stochastique, Nature Électronique (2021). DOI : 10.1038 / s41928-021-00616-7

© 2021 Réseau Science X

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

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