Статьи QuantRise
Лазерный компьютер для сложных задач: новая платформа когерентных вычислений
Автор: Денис Аветисян
Ученые создали стабильную систему на 100 спинов, использующую фемтосекундные лазерные импульсы, для эффективного решения задач оптимизации.
Представлена универсальная платформа когерентных вычислений, демонстрирующая улучшенные результаты в задачах молекулярного докинга и кредитного скоринга.
Несмотря на перспективность решения NP-полных задач, когерентные машины Изинга (CIM) остаются чувствительными к шумам и локальным минимумам. В статье ‘A versatile coherent Ising computing platform’ представлен универсальный CIM, использующий фемтосекундные лазерные импульсы и оптимизацию оптико-структурных параметров. Достигнута стабильная работа 100-спиновой системы с вероятностью успешного нахождения оптимального решения в 55% и поддержанием этой эффективности в течение 8 часов, что открывает перспективы для практических приложений, таких как молекулярный докинг и скоринговые модели. Возможно ли масштабирование данной платформы для решения еще более сложных задач оптимизации и создания принципиально новых алгоритмов?
Шёпот Оптимизации: Вызовы Современной Науки
Многие задачи, с которыми сталкивается современная наука и промышленность, формулируются как сложные задачи оптимизации. От планирования логистических маршрутов и управления цепочками поставок до разработки новых лекарственных препаратов и оптимизации финансовых портфелей — все они требуют нахождения наилучшего решения среди огромного числа возможных вариантов. По сути, задача оптимизации заключается в поиске таких значений параметров системы, при которых достигается максимальная эффективность или минимальные затраты, при соблюдении определенных ограничений. Например, в логистике это может быть поиск кратчайшего маршрута доставки грузов с учетом времени, стоимости и пропускной способности дорог. В фармацевтике — определение молекулярной структуры препарата, обладающей максимальной эффективностью и минимальными побочными эффектами. Сложность этих задач обусловлена огромным количеством переменных и взаимосвязей между ними, что делает их нетривиальными для решения традиционными методами.
Традиционные вычислительные методы, такие как линейное программирование и динамическое программирование, часто сталкиваются с серьезными ограничениями при решении задач оптимизации, возникающих в реальном мире. С увеличением числа переменных и ограничений, сложность вычислений экспоненциально возрастает, делая точное решение практически невозможным в разумные сроки. В результате, применяемые алгоритмы зачастую находят лишь субоптимальные решения — приближенные варианты, которые, хотя и приемлемы, не достигают наилучшей возможной эффективности. Это особенно критично в областях, где даже незначительное улучшение может привести к существенным экономическим или научным выгодам, например, в логистике, финансовом моделировании или разработке новых лекарственных препаратов. Поиск более эффективных подходов к решению сложных оптимизационных задач остается актуальной проблемой современной науки и техники.
Когерентная Машина Изинга: Новая Реальность Оптимизации
Когерентная машина Изинга (КИМ) представляет собой принципиально новый подход к решению задач оптимизации, основанный на использовании физики взаимодействующих спинов. В отличие от классических алгоритмов, КИМ моделирует проблему как систему магнитных моментов (спинов), стремящихся к состоянию с минимальной энергией. Это достигается за счет использования квантово-оптических эффектов и позволяет эффективно находить решения для сложных комбинаторных задач, где традиционные методы могут оказаться неэффективными или требовать чрезмерных вычислительных ресурсов. В основе работы КИМ лежит аналогия между задачей оптимизации и поиском основного состояния в статистической физике.
В основе работы Когерентной машины Изинга (КМИ) лежит сопоставление переменных решаемой задачи с моделью Изинга — математической моделью, описывающей взаимодействие спинов. КМИ использует тенденцию системы Изинга к минимизации своей энергии. Каждое возможное решение задачи соответствует определенному энергетическому состоянию системы, а оптимальное решение представляется состоянием с минимальной энергией. Поиск этого состояния с минимальной энергией и является способом нахождения оптимального решения исходной задачи. Энергия системы определяется взаимодействием между спинами и внешними полями, задаваемыми параметрами задачи.
В основе Когерентной машины Изинга (CIM) лежит вырожденный оптический параметрический осциллятор (DOPO), генерирующий импульсы, представляющие собой спины. DOPO использует нелинейные оптические кристаллы для преобразования входного когерентного света в пары коррелированных фотонов, каждый из которых кодирует состояние одного спина в модели Изинга. Интенсивность и фаза этих импульсов непосредственно соответствуют состоянию спина — либо «вверх», либо «вниз» ( или ). Точное управление параметрами DOPO позволяет формировать и контролировать эти спиновые импульсы, обеспечивая физическую реализацию переменных оптимизационной задачи.
Генерация Импульсов и Стабильность Системы: Экспериментальное Подтверждение
Для генерации импульсов высокой пиковой мощности, используемых в DOPO, применяется фемтосекундная лазерная накачка. Экспериментально подтверждено, что данный подход обеспечивает значительное повышение эффективности, демонстрируя в 2.5 раза более высокую эффективность преобразования частоты (SHG) по сравнению с использованием пикосекундных лазеров при мощности накачки 120 мВт. Данное увеличение эффективности напрямую связано с более высокой пиковой мощностью импульсов, генерируемых фемтосекундной накачкой, что способствует более эффективному нелинейному взаимодействию в кристалле DOPO.
Внутри DOPO лазерные импульсы направляются по волоконному контуру, обеспечивая эффективное распространение и взаимодействие с нелинейной средой. Конструкция контура оптимизирована для минимизации потерь сигнала и поддержания высокой пиковой мощности импульса на протяжении всего пути. Это достигается за счет использования специализированных оптических волокон с низкой дисперсией и оптимизированной геометрии, что позволяет максимизировать эффективность нелинейного преобразования и повысить общую производительность устройства. Длина и конфигурация волоконного контура тщательно подобраны для обеспечения оптимального времени прохождения импульса и максимизации кумулятивного нелинейного эффекта.
Для поддержания точности работы системы используется система стабилизации оптического резонатора, предназначенная для компенсации внешних возмущений, таких как вибрации и температурные колебания. Эта система обеспечивает стабильность генерируемых импульсов в течение более 8 часов, что критически важно для проведения точных расчетов и измерений. Реализация системы стабилизации включает в себя активную коррекцию положения зеркал резонатора посредством пьезоэлектрических приводов и обратной связи по оптическому сигналу, что позволяет минимизировать отклонения параметров импульсов от заданных значений и поддерживать высокую воспроизводимость результатов.
Повышение эффективности нелинейного преобразования напрямую влияет на производительность DOPO (Double Optical Parametric Oscillator). Увеличение коэффициента нелинейного преобразования позволяет получить большее количество выходных фотонов на единицу потребляемой мощности накачки. Это выражается в увеличении мощности выходного сигнала DOPO, а также в улучшении соотношения сигнал/шум. В экспериментальных условиях, повышение эффективности преобразования позволило добиться увеличения мощности выходного излучения на при сохранении стабильности работы системы, что критически важно для прецизионных измерений и применений.
Валидация и Облачная Доступность: Открывая Новые Горизонты
Эффективность вычислительной модели CIM была подтверждена успешным решением задачи о лестнице Мёбиуса, достигнув 55%-ного показателя успешности для графа со 100 вершинами. Этот результат представляет собой наивысший зарегистрированный уровень успеха среди CIM и других квантовых систем промежуточного масштаба (NISQ). Успешное решение данной сложной математической задачи демонстрирует способность модели эффективно обрабатывать нетривиальные вычислительные проблемы и открывает перспективы для её применения в различных областях, требующих решения задач оптимизации и моделирования сложных систем. Достижение такого уровня точности является важным шагом на пути к созданию мощных и универсальных квантовых вычислительных ресурсов.
Исследования показали, что вычислительная модель CIM эффективно решает задачи молекулярного докинга — процесса предсказания наиболее вероятной ориентации молекулы в связывающем центре целевого белка. В частности, при докинге структур 1N2J, 1LRH и 1JD0, были достигнуты значения среднеквадратичного отклонения (RMSD) в 0.8Å, 1.4Å и 0.6Å соответственно. Эти показатели, не превышающие порог в 2Å, свидетельствуют о высокой точности предсказанных поз и подтверждают потенциал CIM в области разработки лекарств и структурной биологии. Такая способность точно моделировать взаимодействия молекул открывает новые возможности для рационального дизайна лекарственных средств и углубленного понимания биологических процессов.
Для обеспечения широкой доступности вычислительных возможностей, разработанной CIM (Combinatorial Intelligence Module) реализована через облачную платформу. Этот подход позволяет исследователям и специалистам, вне зависимости от их местоположения или наличия локальных вычислительных ресурсов, использовать передовые алгоритмы и возможности модуля для решения сложных задач. Облачная инфраструктура не только упрощает процесс доступа, но и обеспечивает масштабируемость и надежность вычислений, открывая новые перспективы в областях, требующих интенсивных вычислений, таких как молекулярное моделирование, оптимизация логистики и анализ данных. Благодаря этому, мощный потенциал CIM становится доступным для более широкого круга пользователей, способствуя ускорению научных открытий и технологических инноваций.
Комплекс Kaiwu SDK предоставляет инструменты, необходимые для преобразования задач оптимизации в формат, совместимый с облачной платформой, что позволяет использовать вычислительные мощности удаленно. В ходе тестирования, при решении задач кредитного скоринга, комбинация CIM и алгоритма XGBoost, использующая SDK, продемонстрировала впечатляющий результат в 38.17% успешных решений. Этот показатель незначительно превосходит эффективность самого XGBoost, работающего без CIM, который достиг 37.67%. Данное превосходство подтверждает потенциал интеграции квантово-вдохновленных вычислений для повышения точности и эффективности алгоритмов машинного обучения в практических задачах.
Исследователи стремятся обуздать хаос, воплощая сложные оптимизационные задачи в физическую реальность когерентной машины Изинга. Это напоминает попытку уговорить неустойчивую систему, заставить её выдать желаемый ответ. Устойчивость в 100 спинов, достигнутая в данной работе, — это не просто технический успех, а временное перемирие с энтропией. Как однажды заметил Пол Дирак: «Я не думаю, что можно описать физику в терминах, которые не содержат в себе наблюдателя». В данном случае, наблюдателем выступает сама система стабилизации, которая пытается удержать когерентность, чтобы получить решение, пусть и временное, для задач вроде молекулярного докинга или оценки кредитного риска. Ведь любое решение — это лишь иллюзия порядка, созданная на фоне шума.
Что дальше?
Эта работа, демонстрируя стабильную систему Когерентных Машин Изинга на сотне спинов, лишь приоткрыла завесу над хаосом оптимизационных задач. Предсказательная модель, конечно, — это всего лишь способ обмануть будущее, заставив его поверить в желаемый исход. Однако, стабильность самой платформы — это не столько триумф инженерии, сколько акт веры в возможность укротить нелинейную оптику. Очевидно, что расширение числа спинов — это не просто техническая задача, а вызов самой концепции когерентного управления.
Особенно любопытно, что применение к таким задачам, как молекулярный докинг и скоринг кредитной истории, — это не поиск истины, а скорее попытка найти закономерности в избирательной памяти данных. Данные не врут, они просто помнят избирательно. И вопрос не в том, насколько хорошо машина решает задачу, а в том, насколько хорошо сформулирована сама задача, чтобы соответствовать внутренним предубеждениям системы.
В будущем, вероятно, стоит отойти от иллюзии “универсальности” оптимизаторов. Вместо того, чтобы строить всемогущие машины, следует сосредоточиться на создании специализированных систем, заточенных под конкретные классы задач. Иначе, рискуем получить очередную сложную модель, которая прекрасно работает в лаборатории и быстро забывает всё в реальном мире. Любая метрика — это, в конечном счёте, форма самоуспокоения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07182.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.