Los científicos del Instituto de Tecnología de Tokio han diseñado una arquitectura de procesador novedosa que puede resolver problemas de optimización combinatoria mucho más rápido que los existentes. Las optimizaciones combinatorias son problemas complejos que aparecen en muchos campos de la ciencia y la ingeniería y son difíciles de manejar para las computadoras convencionales. haciendo que las arquitecturas de procesador especializadas sean muy importantes.

A menudo, Los problemas matemáticos utilizados en ingeniería y otras aplicaciones científicas involucran cálculos complejos que están más allá de las capacidades de las computadoras modernas en términos de tiempo y recursos. Este es el caso de los problemas de optimización combinatoria.

La optimización combinatoria consiste en ubicar un objeto o solución óptima en un conjunto finito de posibles. Estos problemas se manifiestan en las finanzas como optimización de la cartera, en logística como el conocido "problema del viajante de comercio, "en el aprendizaje automático, y en el descubrimiento de fármacos. Sin embargo, Las computadoras actuales no pueden hacer frente a estos problemas cuando la cantidad de variables es alta.

Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Tokio, en colaboración con el Laboratorio de la Universidad de Hitachi Hokkaido, y la Universidad de Tokio, ahora ha diseñado una arquitectura de procesador novedosa para resolver específicamente los problemas de optimización combinatoria expresados ​​en forma de un modelo de Ising. El modelo de Ising se utilizó originalmente para describir los estados magnéticos de los átomos (espines) en materiales magnéticos. Sin embargo, este modelo se puede utilizar como una abstracción para resolver problemas de optimización combinatoria porque la evolución del espín, que tiende a alcanzar el llamado estado de energía más baja, refleja cómo un algoritmo de optimización busca la mejor solución. De hecho, el estado de los espines en el estado de energía más bajo se puede asignar directamente a la solución de un problema de optimización combinatoria.

La arquitectura de procesador propuesta, llamado STATICA, es fundamentalmente diferente de los procesadores existentes que calculan modelos Ising, llamados recocido. Una limitación de la mayoría de los recocidos informados es que solo consideran las interacciones de espín entre partículas vecinas. Esto permite un cálculo más rápido, pero limita sus posibles aplicaciones. A diferencia de, STATICA está completamente conectado y se consideran todas las interacciones de giro a giro. Si bien la velocidad de procesamiento de STATICA es menor que la de los recocidos similares, su esquema de cálculo es mejor, ya que utiliza la actualización en paralelo.

En la mayoría de los recocidos, la evolución de los giros (actualización) se calcula de forma iterativa. Este proceso es inherentemente serial, lo que significa que los cambios de giro se calculan uno por uno porque el cambio de un giro afecta a todos los demás en la misma iteración. En STATICA, el proceso de actualización se realiza en paralelo utilizando lo que se conoce como autómatas de celdas estocásticas. En lugar de calcular los estados de giro utilizando los propios giros, STATICA crea réplicas de los giros y se utilizan interacciones de giro a réplica, permitiendo el cálculo paralelo. Esto ahorra una enorme cantidad de tiempo debido al reducido número de pasos necesarios. "Hemos demostrado que los enfoques convencionales y STATICA obtienen la misma solución en determinadas condiciones, pero STATICA lo hace en N veces menos pasos, donde N es el número de giros en el modelo, "dice el profesor Masato Motomura, quien lideró este proyecto. Es más, el equipo de investigación implementó un enfoque llamado actualización de espín impulsada por delta. Debido a que solo los giros que cambiaron en la iteración anterior son importantes al calcular la siguiente, Se usa un circuito selector que solo involucra los giros que se voltearon en cada iteración.

STATICA ofrece un consumo de energía reducido, mayor velocidad de procesamiento, y mejor precisión que otros recocidos. "STATICA tiene como objetivo revolucionar los procesadores de recocido resolviendo problemas de optimización basados ​​en el modelo matemático de autómatas de celdas estocásticas. Nuestras evaluaciones iniciales han proporcionado resultados sólidos, ", dice el profesor Motomura. Nuevas mejoras harán de STATICA una opción atractiva para la optimización combinatoria.