Come faresti a riportare i libri negli scaffali corretti in una grande biblioteca con il minimo sforzo? Come stabiliresti il ​​percorso più breve per un camion che deve consegnare molti pacchi in più città? Questi sono alcuni esempi del "problema del commesso viaggiatore, " un tipo di problema di "ottimizzazione combinatoria", che spesso si presenta nelle situazioni quotidiane. Risolvere il problema del commesso viaggiatore implica la ricerca del percorso più efficiente tra tutti i possibili. Per farlo facilmente, abbiamo bisogno dell'aiuto di bassa potenza, intelligenza artificiale ad alte prestazioni.

Per risolvere questo enigma, gli scienziati stanno esplorando attivamente l'uso dei circuiti integrati. In questo metodo, ogni stato in un problema di commesso viaggiatore (ad esempio, ogni possibile percorso nel camion di consegna) è rappresentato da "cellule di spin, " ciascuno con uno dei due stati. Usando un circuito che può immagazzinare la forza di uno stato di spin cell su un altro, la relazione tra questi stati (o per usare la nostra analogia, la distanza tra due città per il camion di consegna). Utilizzando un grande sistema contenente lo stesso numero di celle di spin e circuiti dei componenti (o delle città e dei percorsi per il camion delle consegne) nel problema, possiamo identificare lo stato che richiede la minor energia, o il percorso che copre la distanza minima, risolvendo così il problema del commesso viaggiatore, o qualsiasi altro tipo di problema di ottimizzazione combinatoria.

Però, uno dei principali inconvenienti del modo convenzionale di utilizzare i circuiti integrati è che richiede pre-elaborazione, e il numero di componenti e il tempo necessari per inserire i dati aumentano con l'aumentare della portata del problema. Per questa ragione, questa tecnologia è stata in grado di risolvere solo il problema del commesso viaggiatore che coinvolge un massimo di 16 stati, o città.

Un gruppo di ricercatori guidati dal professor Takayuki Kawahara del Dipartimento di Ingegneria Elettrica dell'Università delle Scienze di Tokyo ha cercato di superare questo problema. Hanno osservato che le interazioni tra ciascuna cellula di spin sono lineari, che assicurava che le cellule spin potessero interagire solo con le cellule vicine a loro, prolungando i tempi di lavorazione. "Abbiamo deciso di disporre le cellule in modo leggermente diverso per garantire che tutte le cellule di spin potessero essere collegate, "Spiega il prof Kawahara.

Per fare questo, hanno prima disposto i circuiti in una matrice bidimensionale, e le cellule spin separatamente in una disposizione unidimensionale. I circuiti avrebbero quindi letto i dati e un aggregato di questi dati è stato utilizzato per commutare gli stati delle celle di spin. Ciò significherebbe che il numero di cellule spin richieste e il tempo necessario per l'elaborazione sono stati drasticamente ridotti.

Gli autori hanno presentato le loro scoperte all'IEEE 18th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI 2020). "La nostra nuova tecnica rappresenta quindi un metodo completamente accoppiato, " commenta il professor Kawahara, "e ha il potenziale per risolvere un problema di commesso viaggiatore che coinvolge fino a 22 città." Gli autori sperano che questa tecnologia avrà applicazioni future come sistema ad alte prestazioni con bassi requisiti di alimentazione per apparecchiature da ufficio e terminali tablet per trovare facilmente soluzioni ottimali da un gran numero di combinazioni.