通过二维材料增强的算法解决大问题

宾夕法尼亚州立大学的研究人员表示，旨在解决航空公司时刻表和供应链物流等大规模问题的重要优化算法可能很快会得到二维材料的推动，这种材料将使算法更好地解决问题，并使用更少的能源。

这些大规模的问题被称为组合优化问题，这个术语指的是一组如此复杂的问题，以至于使用穷尽搜索有时无法找到最佳解决方案。因此，算法是解决这些问题的有价值的工具，可以找到最佳的解决方案。

“这些都是我们在日常生活中面临的问题，比如运输或供应链物流的调度，你需要真正优化最好的方式来正确地做到这一点，”工程科学和力学副教授Saptarshi Das说，他是最近发表在《先进材料》杂志上的这项研究的主要研究员。“一个著名的例子是旅行推销员问题，一个推销员必须从a城市到B城市，再到C城市，再到D城市，但他必须找到最佳路线，使他能在最短的时间内访问每个城市一次并返回家。”

这些问题都是需要解决的重要问题，因为它们影响着我们接收商品和服务的速度，影响着它们对客户来说有多贵，影响着我们社会从国防到交通的物流效率。

“必须有人解决这些问题，但从计算的角度来看，为了运行这些算法，所需的资源是巨大的，”Das说。“未来的目标是，如果你能以一种更聪明、更节能的方式运行这种算法，这将从本质上帮助任何组织的努力，从制造业到政府，甚至私人组织。”

关键在于克服在内存和计算单元之间传输数据时形成的瓶颈。这种瓶颈发生在计算机试图解决组合优化问题时，被称为冯·诺依曼瓶颈。

达斯说:“由于所有的调度和逻辑问题，你要处理大量的数据，然后你要进行大量的计算，每次你都必须把大量的数据运送到计算中心，进行计算，把它带回来，然后再做一次。”“这些过程消耗了大量的能量，数据在存储和计算之间的穿梭。”

研究人员提出了一种解决方案，将一种被称为模拟退火的优化算法与一种被称为内存计算的技术相结合。模拟退火是基于冶金中的退火，即金属被加热，原子自我重组，然后在最低能量状态下结晶。

达斯说:“这是在计算框架中采用的东西。”“提供给原子的能量可能会暂时进入更高的能量状态。”

研究人员提出了用模拟退火算法来寻找Ising自旋玻璃系统的基态，这是一个具有自旋方向随机性的磁性系统。为了做到这一点，他们需要进行高端的计算操作，为了进行这些计算，他们使用了二维材料，这种材料只有几个原子厚。

“为了实现模拟退火，我们在硬件中执行某些计算操作，”工程科学和力学博士生、该研究的合著者Amritanand Sebastian说。“硬件采用基于二维材料的晶体管。除了进行计算，这些晶体管还可以存储信息。我们利用这种内存计算能力以有效的方式执行模拟退火。”

这种方法有几个优点。

Sebastian表示:“首先，基于2D材料的晶体管的使用可以实现超低功耗操作，从而节省能源。“然后，这项工作中使用的倍增器电路非常独特，使我们能够有效地计算自旋系统的能量。最后，与许多模拟退火的实现不同，实现我们工作所需的硬件不需要随着问题的大小而扩展。”

根据Das的说法，使用2D材料来实现这一目的是有意义的，因为2D材料在未来的电子产品中具有潜力，可能是硅技术的替代品。

达斯说:“我们都知道硅技术正在老化，尽管它仍然是一种非常原始的技术，很难与之竞争。”“但我们也知道，20年后，我们可能不得不增强硅技术，如果不能完全取代它的话。在这项研究中，2D材料的独特功能非常适合我们的目的，使其成为在某种程度上取代硅的主要候选者之一。”

-由Chris Vavra编辑，网页内容经理，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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