La figura muestra la red neuronal resultante para resolver una pequeña instancia de problema (clave de cifrado para romper). Los círculos representan neuronas, las líneas negras denotan conexiones de sinapsis excitadoras, y las líneas rojas indican conexiones de sinapsis inhibidoras. La red codifica los factores primos de sucesivos valores polinomiales. Crédito:Dr. John V. Monaco, Ejercítio EE.UU
Los científicos del Laboratorio de Investigación del Ejército de los EE. UU. Han descubierto una forma de aprovechar las arquitecturas informáticas emergentes similares al cerebro para un antiguo problema de teoría de los números conocido como factorización de enteros.
Al imitar las funciones cerebrales de los mamíferos en la informática, Los científicos del ejército están abriendo un nuevo espacio de soluciones que se aleja de las arquitecturas informáticas tradicionales y se dirige a dispositivos que pueden operar dentro de un tamaño extremo. peso-, y entornos con limitaciones de energía.
"Con más potencia informática en el campo de batalla, podemos procesar información y resolver problemas complejos desde el punto de vista computacional más rápido, "dijo el Dr. John V." Vinnie "Monaco, un científico informático de ARL. "Programando el tipo de dispositivos que se ajustan a estos criterios, por ejemplo, computadoras inspiradas en el cerebro, es un reto, y descifrar códigos criptográficos es solo una aplicación que demuestra que sabemos cómo hacerlo ".
El problema en sí se puede plantear en términos sencillos. Tome un entero compuesto N y expreselo como el producto de sus componentes principales. La mayoría de las personas han completado esta tarea en algún momento de la escuela primaria, a menudo un ejercicio de aritmética elemental. Por ejemplo, 55 se puede expresar como 5 * 11 y 63 como 3 * 3 * 7. Lo que muchos no se dieron cuenta es que estaban realizando una tarea que, si se completa con la suficiente rapidez para un gran número, podría romper gran parte de la Internet de hoy en día.
El cifrado de clave pública es un método de comunicación segura que se utiliza ampliamente en la actualidad. basado en el algoritmo RSA desarrollado por Rivest, Shamir, y Adleman en 1978. La seguridad del algoritmo RSA se basa en la dificultad de factorizar un entero compuesto grande N, la clave pública, que es distribuido por el receptor a cualquier persona que desee enviar un mensaje cifrado. Si N se puede factorizar en sus componentes principales, luego la clave privada, necesario para descifrar el mensaje, se puede recuperar. Sin embargo, la dificultad de factorizar números enteros grandes rápidamente se hace evidente.
A medida que el tamaño de N aumenta en un solo dígito, el tiempo que tomaría factorizar N probando todas las combinaciones posibles de factores primos se duplica aproximadamente. Esto significa que si un número de diez dígitos tarda 1 minuto en factorizar, un número de veinte dígitos tardará unas 17 horas y un número de 30 dígitos unos dos años, un crecimiento exponencial del esfuerzo. Esta dificultad subyace a la seguridad del algoritmo RSA.
Desafiando esto, Mónaco y su colega el Dr. Manuel Vindiola, de la División de Ciencias Computacionales del laboratorio, demostró cómo las computadoras con forma de cerebro aceleran los algoritmos más conocidos actualmente para factorizar números enteros.
El equipo de investigadores ha ideado una forma de factorizar grandes números enteros compuestos aprovechando el paralelismo masivo de arquitecturas informáticas novedosas que imitan el funcionamiento del cerebro de los mamíferos. Las llamadas computadoras neuromórficas operan bajo principios muy diferentes a los de las computadoras convencionales, como computadoras portátiles y dispositivos móviles, todo basado en una arquitectura descrita por John von Neumann en 1945.
En la arquitectura de von Neumann, la memoria está separada de la unidad central de procesamiento, o CPU, que debe leer y escribir en la memoria a través de un bus. Este bus tiene un ancho de banda limitado, y gran parte del tiempo la CPU está esperando para acceder a la memoria, a menudo conocido como el cuello de botella de von Neumann.
Computadoras neuromórficas, por otra parte, no sufra un cuello de botella de von Neumann. No hay CPU memoria, o bus. En lugar de, incorporan muchas unidades de cálculo individuales, al igual que las neuronas del cerebro.
El Dr. John V. "Vinnie" Monaco es un científico informático del Laboratorio de Investigación del Ejército. Crédito:Dr. John V. Monaco
Estas unidades están conectadas por vías físicas o simuladas para transmitir datos, análogo a las conexiones sinápticas entre neuronas. Muchos dispositivos neuromórficos funcionan según las propiedades de respuesta física del material subyacente, como láseres de grafeno o uniones de túneles magnéticos. Debido a esto, estos dispositivos consumen órdenes de magnitud menos de energía que sus contrapartes de von Neumann y pueden operar en una escala de tiempo molecular. Como tal, cualquier algoritmo capaz de ejecutarse en estos dispositivos se beneficiará de sus capacidades.
La aceleración adquirida por los investigadores de ARL se debe a la formulación de un método de factorización de enteros con la ayuda de un coprocesador neuromórfico. Los algoritmos actuales más rápidos para factorizar números enteros consisten principalmente en dos etapas, tamizado y una reducción de la matriz, y la etapa de tamizado comprende la mayor parte del esfuerzo computacional.
El tamizado implica buscar muchos números enteros que satisfagan una determinada propiedad llamada B-suave, números enteros que no contienen un factor primo mayor que B. Monaco y Vindiola fueron capaces de construir una red neuronal que descubre números suaves B más rápido y con mayor precisión que en una arquitectura de von Neumann. Su algoritmo aprovecha el paralelismo masivo de las computadoras inspiradas en el cerebro y la capacidad innata de las neuronas individuales para realizar operaciones aritméticas. como la adición. A medida que las arquitecturas neuromórficas continúan aumentando en tamaño y velocidad, no limitado por la Ley de Moore, también crece su capacidad para abordar problemas de factorización de enteros más grandes. En su trabajo, se estima que las claves de 1024 bits podrían romperse en aproximadamente un año, una tarea que alguna vez se pensó fuera de su alcance. Para comparacion, el registro actual, un número de 232 dígitos decimales (RSA-768) tomó aproximadamente 2, 000 años de tiempo de computación en el transcurso de varios años.
Desde una perspectiva más amplia, este descubrimiento nos empuja a cuestionar cómo un cambio en el paradigma de la computación podría afectar algunas de nuestras suposiciones de seguridad más básicas. A medida que los dispositivos emergentes cambian para incorporar un paralelismo masivo y aprovechar la física de los materiales para computar, la dureza computacional subyacente a algunos protocolos de seguridad puede ser desafiada de formas nunca antes imaginadas. Este trabajo también abre la puerta a nuevas áreas de investigación de arquitecturas informáticas emergentes, en términos de diseño de algoritmos y representación de funciones, junto con aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático de bajo consumo.
"Los mensajes cifrados en la guerra suelen tener una fecha de caducidad, cuando su contenido se vuelve impracticable, ", Dijo Mónaco." Hay una urgencia para descifrar las comunicaciones enemigas, especialmente aquellos a nivel de campo, ya que estos caducan más rápido, en comparación con la comunicación en escalones más altos. En condiciones de campo, el poder y la conectividad son extremadamente limitados. Este es un factor de gran motivación para usar una computadora inspirada en el cerebro para una tarea en la que las computadoras convencionales no son prácticas ".
