I migliori computer digitali di oggi faticano ancora a risolvere, in un pratico lasso di tempo, una certa classe di problemi:problemi di ottimizzazione combinatoria, o quelli che implicano l'esame di ampi insiemi di possibilità per trovare la soluzione migliore. I computer quantistici hanno il potenziale per affrontare questi problemi, ma aumentare il numero di bit quantistici in questi sistemi rimane un ostacolo.

Ora, I ricercatori del MIT Lincoln Laboratory hanno dimostrato un'alternativa, modo analogico per accelerare il calcolo di questi problemi. "Il nostro computer funziona 'calcolando con la fisica' e usa la natura stessa per aiutare a risolvere questi difficili problemi di ottimizzazione, "dice Jeffrey Chou, co-autore principale di un articolo su questo lavoro pubblicato su Nature's Rapporti scientifici . "È fatto di componenti elettronici standard, permettendoci di scalare il nostro computer in modo rapido ed economico sfruttando l'industria dei microchip esistente."

Forse il problema di ottimizzazione combinatoria più noto è quello del commesso viaggiatore. Il problema chiede di trovare il percorso più breve che un venditore può seguire attraverso un certo numero di città, che iniziano e finiscono nello stesso. Può sembrare semplice con solo poche città, ma il problema diventa esponenzialmente difficile da risolvere man mano che il numero delle città cresce, impantanando anche i migliori supercomputer. Eppure i problemi di ottimizzazione devono essere risolti quotidianamente nel mondo reale; le soluzioni sono utilizzate per programmare i turni, minimizzare il rischio finanziario, scoprire la droga, pianificare le spedizioni, ridurre le interferenze sulle reti wireless, e altro ancora.

"È noto da molto tempo che i computer digitali sono fondamentalmente incapaci di risolvere questo tipo di problemi, "dice Suraj Bramhavar, anche un co-autore principale. "Molti degli algoritmi che sono stati ideati per trovare soluzioni devono bilanciare la qualità della soluzione con il tempo. Trovare la soluzione ottimale assoluta finisce per richiedere un tempo irragionevolmente lungo quando le dimensioni del problema crescono". Trovare soluzioni migliori e farlo in un tempo notevolmente inferiore potrebbe far risparmiare miliardi di dollari alle industrie. Così, i ricercatori hanno cercato nuovi modi per costruire sistemi progettati specificamente per l'ottimizzazione.

Trovare il ritmo

Alla natura piace ottimizzare l'energia, o raggiungere gli obiettivi nel modo più efficiente e distribuito. Questo principio può essere testimoniato nella sincronia della natura, come le cellule del cuore che battono insieme o banchi di pesci che si muovono all'unisono. Allo stesso modo, se metti due orologi a pendolo sulla stessa superficie, non importa quando i singoli pendoli vengono messi in moto, alla fine saranno cullati in un ritmo sincronizzato, raggiungendo contemporaneamente il loro apice ma muovendosi in direzioni opposte (o sfasate). Questo fenomeno fu osservato per la prima volta nel 1665 dallo scienziato olandese Christiaan Huygens. Questi clock sono un esempio di oscillatori accoppiati, predisposti in modo tale che l'energia possa essere trasferita tra loro.

"Abbiamo essenzialmente costruito un'elettronica, versione programmabile di questo [clock setup] utilizzando oscillatori non lineari accoppiati, "Chou dice, mostrando un video di YouTube di metronomi che mostrano un fenomeno simile. "L'idea è che se imposti un sistema che codifica il panorama energetico del tuo problema, quindi il sistema cercherà naturalmente di ridurre al minimo l'energia sincronizzando, e così facendo, sceglierà la soluzione migliore. Possiamo quindi leggere questa soluzione".

Il prototipo del laboratorio è un tipo di macchina Ising, un computer basato su un modello fisico che descrive una rete di magneti, ognuno dei quali ha un orientamento di "spin" magnetico che può puntare solo verso l'alto o verso il basso. L'orientamento finale di ogni giro dipende dalla sua interazione con ogni altro giro. Le singole interazioni spin-spin sono definite con un peso specifico di accoppiamento, che denota la forza della loro connessione. L'obiettivo di una macchina Ising è trovare, data una specifica rete di forza di accoppiamento, la corretta configurazione di ogni giro, su o giù, che riduce al minimo l'energia complessiva del sistema.

Ma come risolve un problema di ottimizzazione una macchina Ising? Si scopre che i problemi di ottimizzazione possono essere mappati direttamente sul modello di Ising, in modo che un insieme di spin con determinati pesi di accoppiamento possa rappresentare ciascuna città e le distanze tra di esse nel problema del commesso viaggiatore. Così, trovare la configurazione di spin a minor consumo energetico nel modello Ising si traduce direttamente nella soluzione per il percorso più veloce del venditore. Però, risolvere questo problema verificando singolarmente ciascuna delle possibili configurazioni diventa proibitivo quando i problemi crescono fino a dimensioni anche modeste.

Negli ultimi anni, ci sono stati sforzi per costruire macchine quantistiche che mappano il modello di Ising, il più notevole dei quali è quello della società canadese D-Wave Systems. Queste macchine possono offrire un modo efficiente per cercare l'ampio spazio della soluzione e trovare la risposta corretta, sebbene operino a temperature criogeniche.

Il sistema del laboratorio esegue una ricerca simile, ma lo fa usando semplici oscillatori elettronici. Ogni oscillatore rappresenta uno spin nel modello di Ising, e similmente assume una fase binarizzata, dove oscillatori sincronizzati, o in fase, rappresentano la configurazione "spin up" e quelli fuori fase rappresentano la configurazione "spin down". Per impostare il sistema in modo da risolvere un problema di ottimizzazione, il problema viene prima mappato sul modello di Ising, traducendolo in pesi di accoppiamento programmabili che collegano ciascun oscillatore.

Con i pesi di accoppiamento programmati, gli oscillatori possono funzionare, come il braccio del pendolo di ogni orologio che viene rilasciato. Il sistema quindi si rilassa naturalmente al suo stato energetico minimo complessivo. Lettura elettronica della fase finale di ogni oscillatore, che rappresenta "spin up" o "spin down, " presenta la risposta alla domanda posta. Quando il sistema si imbatteva in più di 2, 000 problemi di ottimizzazione casuale, è arrivato alla soluzione corretta il 98 percento delle volte.

In precedenza, i ricercatori della Stanford University hanno dimostrato una macchina Ising che utilizza laser ed elettronica per risolvere problemi di ottimizzazione. Quel lavoro ha rivelato il potenziale per un'accelerazione significativa rispetto al calcolo digitale sebbene, secondo Cho, il sistema può essere difficile e costoso da ridimensionare a dimensioni maggiori. L'obiettivo di trovare un'alternativa più semplice ha acceso la ricerca del laboratorio.

Ingrandimento

Il circuito dell'oscillatore individuale utilizzato dal team nella dimostrazione è simile ai circuiti trovati all'interno dei telefoni cellulari o dei router Wi-Fi. Un'aggiunta che hanno fatto è un'architettura crossbar che consente a tutti gli oscillatori del circuito di essere direttamente accoppiati tra loro. "Abbiamo trovato un'architettura scalabile da produrre e in grado di consentire la piena connettività a migliaia di oscillatori, " Dice Chou. Un sistema completamente connesso consente di associarlo facilmente a un'ampia varietà di problemi di ottimizzazione.

"Questo lavoro del Lincoln Laboratory fa un uso innovativo di un'architettura crossbar nella sua costruzione di una macchina Ising analogica-elettronica, "dice Peter McMahon, un assistente professore di fisica applicata e ingegneristica alla Cornell University che non era coinvolto in questa ricerca. "Sarà interessante vedere come si comportano gli sviluppi futuri di questa architettura e piattaforma".

Il prototipo della macchina Ising del laboratorio utilizza quattro oscillatori. Il team sta ora elaborando un piano per ridimensionare il prototipo su un numero maggiore di oscillatori, o "nodi, " e fabbricarlo su un circuito stampato. "Se possiamo arrivare a, dire, 500 nodi, c'è una possibilità che possiamo iniziare a competere con i computer esistenti, e a 1, 000 nodi potremmo essere in grado di batterli, " dice Bramhavar.

Il team vede un chiaro percorso di crescita perché la tecnologia si basa su componenti elettronici standard. È anche estremamente economico. Tutte le parti per il loro prototipo possono essere trovate in un tipico laboratorio di ingegneria elettrica universitario e sono state acquistate online per circa $ 20.

"Ciò che mi emoziona è la semplicità, " aggiunge Bramhavar. "Ci si aspetta che i computer quantistici dimostrino prestazioni sorprendenti, ma le sfide scientifiche e ingegneristiche necessarie per ampliarle sono piuttosto difficili. Dimostrando anche una piccola frazione dei guadagni prestazionali previsti con i computer quantistici, ma farlo utilizzando hardware dell'industria elettronica esistente, sarebbe un enorme balzo in avanti. Sfruttare il comportamento naturale di questi circuiti per risolvere problemi reali rappresenta un'alternativa molto interessante per quella che potrebbe essere la prossima era dell'informatica".

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione di MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un popolare sito che copre notizie sulla ricerca del MIT, innovazione e didattica.