¿Cómo haría para devolver los libros a los estantes correctos en una biblioteca grande con la menor cantidad de caminatas? ¿Cómo determinaría la ruta más corta para un camión que tiene que entregar muchos paquetes a varias ciudades? Estos son algunos ejemplos de"problema del vendedor ambulante", un tipo de problema de "optimización combinatoria", que surge con frecuencia en situaciones cotidianas. Resolver el problema del vendedor ambulante implica buscar la ruta más eficiente posible. Para hacerlo fácilmente, necesitamos la ayuda depoder, inteligencia artificial de alto rendimiento.
Para resolver este enigma, los científicos están explorando activamente el uso de circuitos integrados. En este método, cada estado en un problema de vendedor ambulante por ejemplo, cada ruta posible en el camión de reparto está representado por "células giratorias", cada una conuno de dos estados. Usando un circuito que puede almacenar la fuerza de un estado de celda de giro sobre otro, se puede obtener la relación entre estos estados o, para usar nuestra analogía, la distancia entre dos ciudades para el camión de reparto.Con el sistema que contiene el mismo número de celdas giratorias y circuitos que los componentes o las ciudades y rutas para el camión de reparto en el problema, podemos identificar el estado que requiere menos energía, o la ruta que cubre la menor distancia, resolviendo así el viajeproblema de vendedor o cualquier otro tipo de problema de optimización combinatoria.
Sin embargo, un inconveniente importante de la forma convencional de usar circuitos integrados es que requiere un procesamiento previo, y la cantidad de componentes y el tiempo requerido para ingresar los datos aumentan a medida que aumenta la escala del problema. Por esta razón, esta tecnologíasolo ha podido resolver el problema del vendedor ambulante que involucra a un máximo de 16 estados o ciudades.
Un grupo de investigadores dirigido por el profesor Takayuki Kawahara, del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Ciencias de Tokio, intentó superar este problema. Observaron que las interacciones entre cada célula giratoria son lineales, lo que garantiza que las células giratorias solo puedan interactuar conlas células cerca de ellos, lo que prolonga el tiempo de procesamiento. "Decidimos organizar las células de forma ligeramente diferente para garantizar que todas las células giratorias pudieran conectarse", explica el profesor Kawahara.
Para hacer esto, primero organizaron los circuitos en una matriz bidimensional, y las celdas giratorias por separado en una disposición unidimensional. Los circuitos luego leían los datos y se usaba un agregado de estos datos para cambiar los estados delas celdas giratorias. Esto significaría que la cantidad de celdas giratorias requeridas y el tiempo necesario para el procesamiento se redujeron drásticamente.
Los autores presentaron sus hallazgos en el 18º Simposio Mundial IEEE sobre Inteligencia Aplicada e Informática SAMI 2020. "Por lo tanto, nuestra nueva técnica representa un método totalmente acoplado", comenta el profesor Kawahara, y tiene el potencial de resolver un viajeproblema del vendedor que involucra hasta 22 ciudades. "Los autores esperan que esta tecnología tenga aplicaciones futuras como un sistema de alto rendimiento con bajos requisitos de energía para equipos de oficina y terminales de tabletas para encontrar fácilmente soluciones óptimas de un gran número de combinaciones".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Ciencias de Tokio . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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