열역학적 계산은 AI와 과학적 연구에 혁명을 일으킬 수 있습니까?

새로운 컴퓨팅 패러다임 – 열역학적 계산 -가 단계에 들어갔다. 좋아, 좋아, 아마도 그냥이야 확률 론적 계산 새로운 이름. 둘 다 계산을 수행하기 위해 소음과 싸우는 대신 노이즈 (예 : 열 변동으로 인한)를 사용합니다. 그러나 여전히 이것은 새로운 물리적 접근법입니다.

“컴퓨터 패러다임에 대해 이야기하고 있다면, 이것은 반드시 컴퓨팅 패러다임과 동일한 컴퓨팅 패러다임입니다.” “그러나 이것은 새로운 구현입니다.”라고 그는 덧붙입니다.

최근 출판물에서 자연적인 연결뉴욕 스타트 업 “정상 계산”은 열역학적 컴퓨터라고 부르는 첫 번째 프로토 타입에 대해 자세히 설명했습니다. 그들은 노이즈를 사용하여 매트릭스를 반전시키는 데 사용할 수 있음을 보여주었습니다. 그들은 또한 가스 샘플을 시연했으며, 이는 AI의 일부 응용 프로그램의 기초가되었습니다.

소음이 일부 계산 문제에 어떻게 도움이 될 수 있는지

전통적으로 소음은 계산의 적입니다. 그러나 일부 응용 프로그램은 실제로 인위적으로 생성 된 노이즈에 의존합니다. 그리고 자연 소음의 사용은 훨씬 더 효과적 일 수 있습니다.

“우리는 소음, 확률 적 및 지능을 사용할 수있는 알고리즘에 중점을 둡니다.” “이 알고리즘 의이 공간은 과학적 계산에서 AI, 선형 대수에 이르기까지 엄청납니다. 그러나 열역학적 컴퓨터는 가까운 시일 내에 이메일을 확인하는 데 도움이되지 않습니다.”

이러한 응용 분야의 경우, 확률 컴퓨터의 열역학적 이미지는 일부 반 폰버스 상태의 구성 요소로 시작됩니다. 그런 다음 사용자가 해결하려는 문제는 구성 요소 간의 상호 작용으로 프로그래밍됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 상호 작용을 통해 구성 요소가 균형을 잡을 수 있습니다. 이 잔액은 계산 결정입니다.

이 접근법은 몬테 카를로 모델링과 같은 임의성을 포함하는 특정 과학 컴퓨팅 응용 프로그램에 자연스럽게 적합합니다. 또한 확률 론적 AI로 알려진 AI의 이미지 생성 및 AI 유형의 안정적인 확산에 적합합니다. 놀랍게도, 그것은 또한 대수의 선형 계산에 적합한 것으로 보인다. 이로 인해 AI 교육에는 접근 방식이 더 많이 적용됩니다.

“이제 우리는 AI에서 프로세서와 그래픽 프로세서의 패러다임이 사용된다는 것을 알았지 만, 거기에 있었기 때문에 사용되었습니다. 더 이상 아무것도 없었습니다. 예를 들어, 금광을 찾았습니다. 정말 그녀를 파고 싶습니까? 삽이 있습니까? 아니면 불도저가 있습니까?”이것이 다른 도구가 필요한 또 다른 세상이라고 말합니다. “

정상 계산의 접근

SPU (Shoodschastic Processing)라고 불리는 일반 컴퓨팅 프로토 타입의 프로토 타입은 8 개의 커패시터 공진기와 무작위 노이즈 생성기로 구성됩니다. 각 공진기는 사용자 정의 시계를 통해 공진기를 서로 연결합니다. 공진기는 무작위로 생성 된 노이즈를 사용하여 초기화되며 문제를 탐색하는 것은 커플 링에 프로그래밍됩니다. 시스템이 평형에 도달 한 후, 공진기 유닛을 읽어 솔루션을 얻습니다.

정상 컴퓨팅에서 HR에 대한 과학자 인 Gavin Kruks는“일반적인 칩에서 모든 것이 매우 고도로 제어됩니다. “통제에서 다리를 벗어나면 물론이 일은 더 확률 론적으로 행동하기 시작할 것입니다.”

이것이 개념의 성공적인 증거 였지만, 일반 컴퓨팅 팀은이 프로토 타입이 확장 할 수 없음을 인정합니다. 그러나 그들은 교활한 유도자를 제거하면서 디자인을 변경했습니다. 이제 그들은 인쇄 회로 보드가 아닌 Silico에서 다음 디자인을 만들 계획이며 올해 말에 다음 칩이 출시 될 것으로 예상합니다.

이 기술이 얼마나 멀리 규모가 될 수 있는지는 여전히 알려져 있지 않습니다. 이 디자인은 CMO와 호환되지만 실제 세계의 대규모 스케일 문제를 해결하는 데 사용될 수 있기 전에 많은 것이 있습니다. Ludwig Computing의 Bozhalui는“그들이 한 것은 놀랍습니다. “그러나 동시에, 오늘날이를 상용 제품으로 완전히 전송하기 위해 처리해야 할 것이 많습니다.

또 다른 비전

확률 론적 계산과 열역학적 계산은 본질적으로 동일한 패러다임이지만 문화적 차이가 있습니다. 확률 론적 계산 작업을 수행하는 회사와 연구자들은 Perdya 대학의 Supryo Datta 그룹에서 거의 독점적으로 학업 뿌리를 추적합니다. 그러나 정상 계산의 3 명의 공동 창립자는 Pepper와의 의사 소통이 없으며 양자 계산의 배경에서 나옵니다.

이것은 일반 컴퓨팅 공동 공동 창업자가 약간 다른 비전을 가지고 있다는 사실로 이어집니다. 이들은 다양한 유형의 물리학이 자체 컴퓨팅 장비에 사용되는 세계를 대표하며 솔루션이 필요한 각 문제는 가장 최적의 하드웨어 구현에 해당합니다.

Belateche는 정상적인 컴퓨팅에서“우리는 물리학을 기반으로 한이 용어 ASIC를 생각해 냈습니다. 미래의 컴퓨터는 비전에 따라 일반 프로세서 및 그래픽 프로세서뿐만 아니라 양자 컴퓨팅 칩, 열역학적 컴퓨팅 칩 및 발명 될 수있는 기타 패러다임에 액세스 할 수 있습니다. 그리고 각 계산은 물리학을 사용하는 ASIC로 전송되며 문제에 가장 적합합니다.