"Vedi, la natura è imprevedibile. Come ti aspetti di prevederlo con un computer?" disse il fisico americano Richard Feynman prima degli scienziati informatici in una conferenza nel 1981.

Quarant'anni dopo, Gli ingegneri della Purdue University stanno costruendo il tipo di sistema che Feynman immaginava avrebbe superato i limiti dei computer classici di oggi agendo più da vicino come la natura:un "computer probabilistico".

Il team ritiene che un computer probabilistico potrebbe risolvere prima alcuni dei problemi che un computer quantistico risolverebbe, poiché non avrebbe bisogno di hardware completamente nuovo o temperature estremamente basse per funzionare.

In quell'elenco di problemi da risolvere in modo più efficiente rispetto ai computer classici ci sono i problemi di ottimizzazione:la capacità di calcolare la soluzione migliore da un numero molto elevato di soluzioni, come identificare il percorso migliore per far viaggiare le merci verso il mercato.

Nel 2019, ricercatori della Purdue e della Tohoku University in Giappone hanno dimostrato un computer probabilistico, fatto di "p-bit, " che è in grado di risolvere problemi di ottimizzazione spesso mirati ai computer quantistici, costruito da qubit.

"Classicamente, le probabilità possono essere solo numeri positivi. Qubit, d'altra parte, sembrano essere governati da probabilità che possono essere numeri negativi o anche complessi, " disse Supriyo Datta, Thomas Duncan Distinguished Professor di ingegneria elettrica e informatica di Purdue, che guidava la squadra della Purdue. "Ma c'è un utile sottoinsieme di problemi risolvibili con i qubit che possono essere risolti anche con i p-bit. Si potrebbe dire che un p-bit è un 'qubit dei poveri'".

Progresso verso l'imitazione della natura

Perché ricorrere a un tipo di elaborazione completamente nuovo? Non guardare oltre la "natura" in una tazza di caffè, che i computer quantistici in fase di sviluppo da parte di aziende come Google e IBM devono ancora decifrare.

La struttura molecolare della caffeina è così complessa che i computer classici non sono in grado di eseguire i calcoli necessari per comprenderla appieno. Questo perché la caffeina può esistere in 10 ⁴⁸ diverse configurazioni atomiche, o "stati quantistici". Un computer classico, che elabora solo uno stato quantistico alla volta, avrebbe bisogno di elaborare molti stati contemporaneamente come fa la natura per catturare la caffeina.

Questo ostacolo impedisce agli scienziati non solo di comprendere meglio il comportamento della caffeina, ma anche da una soluzione più efficiente dei problemi nella ricerca sui farmaci, crittografia e sicurezza informatica, servizi finanziari, analisi dei dati e logistica della supply chain.

Ognuna di queste aree sarebbe notevolmente migliorata se i computer potessero tenere conto di più variabili ed elaborarle contemporaneamente.

I ricercatori di Purdue vedono il calcolo probabilistico come un passo dal calcolo classico al calcolo quantistico.

"Potremmo immaginare ed essere perfettamente felici, Penso, "Feynman aveva detto, "con un simulatore probabilistico di natura probabilistica, in cui la macchina non fa esattamente quello che fa la natura, ma […] otterresti la probabilità corrispondente con la precisione corrispondente."

Risolvere problemi quantistici senza "diventare quantistici"

Come i computer classici, un computer probabilistico sarebbe in grado di memorizzare e utilizzare informazioni sotto forma di zero e uno a temperatura ambiente.

E come i computer quantistici, un computer probabilistico potrebbe elaborare più stati di zero e uno contemporaneamente, tranne per il fatto che un p-bit oscillerebbe rapidamente tra zero e uno (quindi, "probabilistico"), mentre un qubit è una sovrapposizione di zero e uno. su un chip, queste fluttuazioni sarebbero correlate tra p-bit ma impigliate in qubit.

L'idea futura è di modificare la tecnologia di memoria comunemente usata, dispositivi chiamati giunzioni tunnel magnetiche, essere volutamente instabile in modo che i p-bit possano fluttuare.

Dalla dimostrazione dell'hardware per un computer probabilistico nel 2019 e dall'ottenimento di un brevetto tramite l'Ufficio per la commercializzazione della tecnologia della Purdue Research Foundation, il team ha anche utilizzato la tecnologia al silicio esistente per emulare un computer probabilistico con migliaia di p-bit utilizzando hardware convenzionale pubblicamente disponibile tramite Amazon Web Services.

I ricercatori hanno pubblicato diversi articoli nell'ultimo anno sugli sviluppi verso l'integrazione di singoli componenti hardware, modellare come far funzionare il sistema su scala più ampia e garantire l'efficienza energetica da zero.

"Il verdetto sulla migliore implementazione di un p-bit non è ancora uscito. Ma stiamo mostrando cosa funziona in modo che possiamo capirlo lungo la strada, " disse Joerg Appenzeller, Barry M. di Purdue e Patricia L. Epstein Professore di Ingegneria Elettrica e Informatica.

La ricerca sul calcolo probabilistico dell'università rientra in un'iniziativa chiamata Purdue-P. L'iniziativa fa parte del Discovery Park Center for Computing Advances by Probabilistic Spin Logic di Purdue, che è supportato dalla Semiconductor Research Corp. e dalla National Science Foundation. Il lavoro del team ha anche finanziamenti dalla Defense Advanced Research Projects Agency.

I ricercatori potrebbero essere gli unici a sviluppare un computer probabilistico di nome, ma altri nel campo stanno sviluppando una tecnologia simile utilizzando materiali e paradigmi diversi.

"Come un campo, guardiamo i problemi di calcolo che non possiamo ancora risolvere e pensiamo, "C'è l'informatica digitale, c'è il calcolo quantistico, cos'altro c'è?" Ci sono molte cose là fuori che potresti chiamare "calcolo probabilistico" da un livello molto alto, " ha detto Kerem Camsari, un ex ricercatore postdottorato Purdue che continua a collaborare con il gruppo come assistente professore di ingegneria elettrica e informatica presso l'Università della California, Santa Barbara.