Los científicos del Instituto de Tecnología de Tokio han diseñado una nueva arquitectura de procesador que puede resolver problemas de optimización combinatoria mucho más rápido que los existentes. La optimización combinatoria son problemas complejos que se presentan en muchos campos diferentes de la ciencia y la ingeniería y son difíciles de manejar para las computadoras convencionales, haciendo que las arquitecturas de procesadores especializados sean muy importantes.
El poder de las matemáticas aplicadas se puede ver en los avances de la ingeniería y otras ciencias. Sin embargo, a menudo los problemas matemáticos utilizados en estas aplicaciones implican cálculos complejos que están más allá de las capacidades de las computadoras modernas en términos de tiempo y recursos.caso de problemas de optimización combinatoria.
La optimización combinatoria consiste en ubicar un objeto o solución óptimos en un conjunto finito de posibles. Tales problemas se manifiestan ubicuamente en el mundo real en diferentes campos. Por ejemplo, los problemas de optimización combinatoria aparecen en las finanzas como optimización de cartera, en logística como elconocido "problema del vendedor ambulante", en el aprendizaje automático y en el descubrimiento de drogas. Sin embargo, las computadoras actuales no pueden hacer frente a estos problemas cuando el número de variables es alto.
Afortunadamente, un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Tokio, en colaboración con el Laboratorio de la Universidad Hitachi Hokkaido y la Universidad de Tokio, han diseñado una nueva arquitectura de procesador para resolver específicamente los problemas de optimización combinatoria expresados en forma de un modelo Ising.El modelo de Ising se usó originalmente para describir los estados magnéticos de los átomos espines en los materiales magnéticos. Sin embargo, este modelo se puede utilizar como una abstracción para resolver problemas de optimización combinatoria debido a la evolución de los espines, que tiende a alcanzar el llamado nivel más bajo.-energía, refleja cómo un algoritmo de optimización busca la mejor solución. De hecho, el estado de los giros en el estado de menor energía se puede asignar directamente a la solución de un problema de optimización combinatoria.
La arquitectura de procesador propuesta, llamada STATICA, es fundamentalmente diferente de los procesadores existentes que calculan los modelos Ising, llamados annealers. Una limitación de la mayoría de los annealers informados es que solo consideran las interacciones de espín entre las partículas vecinas. Esto permite un cálculo más rápido, pero limita suposibles aplicaciones. En contraste, STATICA está completamente conectada y se consideran todas las interacciones de giro a giro. Si bien la velocidad de procesamiento de STATICA es más baja que la de los anilladores similares, su esquema de cálculo es mejor: utiliza actualizaciones paralelas.
En la mayoría de los recoctores, 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.El proceso de actualización se lleva a cabo en paralelo utilizando lo que se conoce como autómatas de células estocásticas. En lugar de calcular los estados de espín utilizando los propios espines, STATICA crea réplicas de los espines y se utilizan interacciones de espín a réplica, lo que permite el cálculo en paralelo.una enorme cantidad de tiempo debido al reducido número de pasos necesarios ". Hemos demostrado que los enfoques convencionales y STATICA obtienen la misma solución bajo ciertas condiciones, pero STATICA lo hace en N veces menos pasos, donde N es el número de giros en elmodelo ", comenta el Prof. Masato Motomura, quien dirigió este proyecto. Además, el equipo de investigación implementó un enfoque llamado actualización del giro impulsado por delta. Porque solo los giros que cambiaron en elLa iteración anterior es importante cuando se calcula la siguiente, un circuito selector se usa para involucrar solo giros que se voltearon en cada iteración.
STATICA ofrece un consumo de energía reducido, una mayor velocidad de procesamiento y una mejor precisión que otros recoctores. "STATICA tiene como objetivo revolucionar los procesadores de recocido resolviendo problemas de optimización basados en el modelo matemático de autómatas de células estocásticas. Nuestras evaluaciones iniciales han proporcionado resultados sólidos", concluyeProf. Motomura. Otros refinamientos harán de STATICA una opción atractiva para la optimización combinatoria.
Financiamiento
Esta investigación fue parte de un proyecto financiado por el programa CREST de Japan Science and Technology sobre plataformas de computación, dirigido por el profesor Shuichi Sakai de la Universidad de Tokio. CREST es un programa de financiación para la investigación orientada al equipo con el objetivo de lograr los objetivos estratégicosestablecido por el gobierno.
Información del proyecto
Título: Dirección hacia la computación inteligente espacio-temporal: impulsada por el aprendizaje y los modelos matemáticos-científicos Líder: Masato Motomura
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Tokio . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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