Ученые используют химическую динамику для решения сложных проблем

На стыке химии и вычислений исследователи из Университета Глазго разработали гибридную цифрово-химическую вероятностную вычислительную систему, основанную на реакции Белоусова-Жаботинского (БЗ), которую можно использовать для решения задач комбинаторной оптимизации.

Используя присущую BZ-реакции вероятностную природу, система демонстрирует возникающее поведение, такое как репликация и конкуренция, наблюдаемое в сложных системах, напоминающих живые организмы. Это может проложить путь к новым подходам к вычислительным задачам, которые сталкиваются с ограничениями, налагаемыми современными вычислениями.

Сочетание электронного управления и химической динамики дает возможность выполнять эффективные вычисления, сочетая лучшее из обоих для разработки адаптивных, биологических вычислительных платформ с беспрецедентной эффективностью и масштабируемостью.

Исследование, проведенное профессором Лероем Кронином, заведующим кафедрой химии Университета Глазго, было опубликовано в журнале Природные коммуникации. Профессор Кронин поговорил с Phys.org об их работе и выразил свою мотивацию к ее продолжению.

«Я хотел посмотреть, сможем ли мы создать новый тип химической системы обработки информации, поскольку меня вдохновляет то, как биология может обрабатывать информацию во влажном мозге», — сказал он.

Ограничения современных вычислений

Современные вычисления основаны на транзисторах, строительных блоках электронных устройств, которые используются для создания логических элементов и ячейки памяти, составляющие основу цифровых схем. Но необходимость и спрос на большее вычислительная мощность означает, что транзисторы становятся все меньше и меньше.

Миниатюризация транзисторов имеет ряд ограничений, обусловленных производственными процессами и законами физики. Чем меньше транзистор, тем сложнее его изготовить, он требует больше энергии, рассеивает больше тепла и становится все менее энергоэффективным.

Это побудило ученых изучить другие типы вычислений, такие как квантовые вычисления, которые, хотя и чрезвычайно эффективны в решении проблем, классические компьютеры не страдают от проблем масштабируемости из-за исправления ошибок.

С другой стороны, вычисления, основанные на физические процессытакой как химические реакции, использует смесь таких систем, как цифровая, химическая и оптическая. Это открывает новые возможности для нетрадиционных вычислительных архитектур с возможностями, выходящим за рамки традиционных цифровых систем.

Реакция БЖ

Реакция БЗ — классический пример химического осциллятора, в котором концентрации реагентов и продуктов периодически изменяются. Это наблюдается во многих химических системах, таких как лабораторные условия и биологические системы.

Способность реакции БЗ проявлять сложную нелинейную динамику делает ее привлекательным выбором для изучения возникающих явлений и нетрадиционных вычислительных парадигм.

В этом исследовании реакция БЗ служит основой гибридной вычислительной системы из-за присущего ей колебательного поведения, адаптивности и реагирования на внешние раздражители. Используя динамику реакций BZ, исследователи могут имитировать сложное поведение, наблюдаемое в природных системах, предоставляя универсальную платформу для вычислений.

Концентрации могут служить двоичной информацией (0 — низкие концентрации, а 1 — высокие концентрации), а колеблющиеся концентрации могут служить переменными, зависящими от времени. Кроме того, информация может распространяться между отдельные клетки наличие реакций BZ посредством таких процессов, как диффузия.

Профессор Кронин далее пояснил: «Реакция имеет два состояния: включенное и выключенное, и каждый блок [or cell] в сети может мигать самостоятельно, синхронно или после связи. Это процесс, с помощью которого систему можно запрограммировать на вычисление проблемы, которая затем считывается камерой».

Гибридный программируемый информационный процессор

Ядро информационного процессора представляет собой распечатанную на 3D-принтере сетку взаимосвязанных реакторов. В каждом реакторе или ячейке протекает реакция BZ, что делает его совокупностью реакций BZ.

Вход в этот массив является электронным и контролируется магнитными мешалками, способными управлять реакцией внутри этих ячеек. Существуют также межфазные мешалки, способные облегчать взаимодействие между связанными клетками (посредством диффузии), что помогает синхронизировать колебания.

Исследователи заметили, что колебания концентраций реагентов и продуктов происходят как вынужденные затухающие колебания, причем решающую роль в их контроле играют мешалки.

Такое поведение является характерной особенностью реакций BZ, где химические виды претерпевают периодические изменения концентрации с течением времени. Эти изменения заметны по изменению цвета жидкостей.

Обработка выходных данных включает в себя два ключевых компонента: сверточную нейронную сеть (>) и конечный автомат распознавания (RFSM). Эти компоненты анализируют концентрации реагентов и продуктов реакции BZ, которые фиксируются видеокамерами.

> классифицирует концентрации по дискретным химическим состояниям, а RFSM определяет соответствующее химическое состояние на основе этой классификации.

Проще говоря, дискретные химические состояния классифицируются и определяются на основе концентраций реагентов и продуктов реакции BZ, которые сами по себе являются вероятностными из-за природы реакций.

Вероятностный характер возникает потому, что реакция БЗ является нелинейной, что приводит к сложным взаимодействиям между химическими соединениями, которые демонстрируют присущую им изменчивость и непредсказуемость своего поведения с течением времени.

Вся система работает плавно и непрерывно на основе обратной связи, основанной на изменении цвета жидкости. Когда концентрации колеблются, система «включена», что обозначается синим цветом, а когда колебания отсутствуют, жидкости имеют красный цвет, что означает, что система «выключена».

Этот цикл управляет мешалками в зависимости от цвета, обеспечивая непрерывность процесса с помощью «принудительного» или внешнего управления.

Химические клеточные автоматы и решение оптимизационных задач

Исследователи использовали гибридный процессор, чтобы продемонстрировать его вычислительные возможности, реализовав химические клеточные автоматы (CCA) в 1D и 2D.

Это математические модели для моделирования сложные системы состоит из простых компонентов, локально взаимодействующих друг с другом в соответствии с заранее заданными правилами.

Это приводит к новому поведению, такому как репликация и конкуренция, проявляемому «Хемитами», которые представляют собой многоклеточные образования, определяемые моделями химических концентраций внутри сетки взаимосвязанных реакторов, в которых происходит реакция BZ.

Такое поведение напоминает поведение, наблюдаемое у живых организмов, и способствует усложнению и адаптируемости вычислительной системы.

Более того, исследователи демонстрируют, что их вычислительный подход, включающий как электронные, так и химические компоненты, может эффективно решать задачи комбинаторной оптимизации, такие как задача коммивояжера.

С точки зрения приложений подобные гибридные системы могут быть очень полезны для задач глубокого обучения, требующих нелинейного поведения. Химические системы по своей сути обладают такими характеристиками, что делает архитектуру гибридных вычислений ресурсоэффективной для решения конкретных задач, где нелинейность и вероятностное поведение имеют жизненно важное значение.

Профессор Корнин добавил: «Я вижу, что твердотельная версия может заменить аппаратное обеспечение искусственного интеллекта и ее гораздо легче обучать».

В будущем он хочет изучить миниатюризацию этой технологии и увеличить размер сетки для решения действительно больших задач.

© 2024 Сеть Science X