Thiết kế mới của Mỹ sử dụng nhiệt để tính toán với hiệu quả năng lượng vượt trội

Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley đã phát triển một thiết kế "tính toán nhiệt động học" mới tận dụng nhiễu nhiệt—những dao động ngẫu nhiên của electron thường được coi là có hại—để cung cấp năng lượng cho các phép tính. Khác với máy tính cổ điển và lượng tử vốn tiêu tốn nhiều năng lượng để loại bỏ nhiễu do nhiệt hoặc cần làm mát cực độ, phương pháp này tận dụng các dao động nhiệt ở nhiệt độ phòng để thực hiện các nhiệm vụ học máy phi tuyến phức tạp tương tự như mạng nơ-ron. Đột phá chính nằm ở việc lập trình các thiết bị vật lý với các thang năng lượng tương đương năng lượng nhiệt để phát triển các trạng thái được điều khiển bởi những dao động này, biến nhiễu từ một vấn đề thành một nguồn tài nguyên. Nhóm nghiên cứu đã vượt qua hai thách thức lớn từng giới hạn tính toán nhiệt động học: thời gian cân bằng chậm cần thiết cho các phép tính và giới hạn chỉ thực hiện các phép toán tuyến tính đơn giản. Bằng cách sử dụng các thành phần phi tuyến và mô phỏng kỹ thuật số, họ đã chứng minh rằng máy tính nhiệt động học có thể được huấn luyện để thực hiện các phép tính vào những thời điểm cụ thể mà không cần chờ đến trạng thái cân bằng, cho phép xử lý nhanh hơn và dự đoán được với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn nhiều. Để giải quyết tính ngẫu nhiên của các hệ thống này, điều khiến việc huấn luyện AI tiêu chuẩn trở nên không hiệu quả, các nhà nghiên cứu đã áp dụng các mô phỏng tiến hóa trên...