Gli scienziati del Tokyo Institute of Technology hanno progettato una nuova architettura del processore in grado di risolvere i problemi di ottimizzazione combinatoria molto più velocemente di quelli esistenti. Le ottimizzazioni combinatorie sono problemi complessi che si manifestano in molti campi della scienza e dell'ingegneria e sono difficili da gestire per i computer convenzionali, rendendo molto importanti le architetture di processori specializzati.

Spesso, i problemi matematici utilizzati nell'ingegneria e in altre applicazioni scientifiche comportano calcoli complessi che vanno oltre le capacità dei computer moderni in termini di tempo e risorse. Questo è il caso dei problemi di ottimizzazione combinatoria.

L'ottimizzazione combinatoria consiste nel localizzare un oggetto o una soluzione ottimale in un insieme finito di possibili. Tali problemi si manifestano in finanza come ottimizzazione del portafoglio, nella logistica come il noto "problema del commesso viaggiatore, " nell'apprendimento automatico, e nella scoperta di farmaci. Però, i computer attuali non possono far fronte a questi problemi quando il numero di variabili è elevato.

Un team di ricercatori del Tokyo Institute of Technology, in collaborazione con Hitachi Hokkaido University Laboratory, e l'Università di Tokyo, ha ora progettato una nuova architettura del processore per risolvere in modo specifico problemi di ottimizzazione combinatoria espressi sotto forma di un modello Ising. Il modello di Ising è stato originariamente utilizzato per descrivere gli stati magnetici degli atomi (spin) nei materiali magnetici. Però, questo modello può essere utilizzato come astrazione per risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria perché l'evoluzione dello spin, che tende a raggiungere il cosiddetto stato energetico più basso, rispecchia il modo in cui un algoritmo di ottimizzazione cerca la soluzione migliore. Infatti, lo stato degli spin nello stato di energia più bassa può essere direttamente mappato alla soluzione di un problema di ottimizzazione combinatoria.

L'architettura del processore proposta, chiamato STATICA, è fondamentalmente diverso dai processori esistenti che calcolano i modelli Ising, chiamati ricottitori. Una limitazione della maggior parte dei ricottori segnalati è che considerano solo le interazioni di spin tra particelle vicine. Ciò consente un calcolo più rapido, ma limita le loro possibili applicazioni. In contrasto, STATICA è completamente connesso e vengono considerate tutte le interazioni spin-spin. Mentre la velocità di elaborazione di STATICA è inferiore a quella di ricotte simili, il suo schema di calcolo è migliore, poiché utilizza l'aggiornamento parallelo.

Nella maggior parte dei ricotti, l'evoluzione degli spin (aggiornamento) viene calcolata in modo iterativo. Questo processo è intrinsecamente seriale, il che significa che i cambi di spin vengono calcolati uno per uno perché il cambio di uno spin influenza tutto il resto nella stessa iterazione. In STATICA, il processo di aggiornamento viene effettuato in parallelo utilizzando i cosiddetti automi a cella stocastica. Invece di calcolare gli stati di spin usando gli spin stessi, STATICA crea repliche degli spin e vengono utilizzate le interazioni spin-to-replica, consentendo il calcolo parallelo. Ciò consente di risparmiare un'enorme quantità di tempo grazie al numero ridotto di passaggi necessari. "Abbiamo dimostrato che gli approcci convenzionali e STATICA derivano la stessa soluzione in determinate condizioni, ma STATICA lo fa in N volte meno passaggi, dove N è il numero di spin nel modello, " afferma il Prof. Masato Motomura, che ha guidato questo progetto. Per di più, il team di ricerca ha implementato un approccio chiamato aggiornamento dello spin guidato dal delta. Poiché solo gli spin che sono cambiati nell'iterazione precedente sono importanti per il calcolo di quella successiva, viene utilizzato un circuito selettore che coinvolge solo gli spin che si capovolgono in ogni iterazione.

STATICA offre consumi ridotti, maggiore velocità di elaborazione, e una migliore precisione rispetto ad altri ricotti. "STATICA mira a rivoluzionare i processori di ricottura risolvendo problemi di ottimizzazione basati sul modello matematico degli automi a cella stocastica. Le nostre valutazioni iniziali hanno fornito ottimi risultati, " afferma il Prof. Motomura. Ulteriori perfezionamenti renderanno STATICA una scelta interessante per l'ottimizzazione combinatoria.