Для решения тяжелых вычислительных задач из области оптимизации современные суперкомпьютеры используют подход "грубой силы", очень быстро производя расчеты абсолютно всех возможных решений поставленной задачи и выбирая из них наиболее подходящее. Будущие квантовые компьютеры, после того, как они наконец появятся на свете, смогут ускорить решение подобных задач, но, несмотря на кардинально иные принципы их функционирования, решение задач оптимизации будет производиться по тем же самым принципам и алгоритмам. Однако, Исследователи из Кембриджского университета, университетов Саутгемптона и Кардиффа, Великобритания, и Научно-технического института Сколково, Россия, разработали и показали возможность практической реализации новой системы, которая решает задачи из области оптимизации весьма нетрадиционным путем, используя "волшебную пыль" частиц, наполовину состоящих из света, а наполовину - из материи.

Поиск оптимальных решения некоторых задач из области биологии, финансов, физики и космоса заключается в поиске минимальной последовательности действий, которые приведут к решению задачи, описываемой системами сложнейших математических формул и выражений. Для демонстрации сложности поиска оптимального решения можно привести понятный пример. Представьте себе человека, путешествующего пешком по гористой местности, которому требуется найти самую низкую точку в этой области. И этому человеку потребуется исходить всю местность взад и вперед для того, чтобы удостовериться, что за какой-то возвышенностью не скрывается еще более низкая точка, чем точка, которую он уже обнаружил.

Новый метод, предложенный учеными, является не попыткой ускорения традиционного метода проб и ошибок. В терминах приведенного выше примера, новый метод предлагает "осветить" всю гористую местность сразу и моментально найти на ней самую низкую точку. Для "освещения местности" используются квазичастицы, называемые поляритонами, которые состоят наполовину из света и наполовину - из материи. "Волшебная пыль" из этих частиц может быть рассеяна над "гористым ландшафтом" графа всех решений задачи, и, естественно, в самой никой части этого "ландшафта" скопится наибольшее количество частиц, которые своим светом укажут точку положения оптимального решения.

"Несколько лет назад наша теоретическая работа по данному вопросу даже не была принята к публикации несколькими научными журналами" - рассказывает Наталья Берлофф (Natalia Berloff), ведущий исследователь, - "В качестве аргумента один из экспертов сказал: "Разве найдется столь сумасшедший ученый, который попробует реализовать все это на практике?!"". И разработчикам нового метода решения задач оптимизации пришлось стать самим этим "сумасшедшим ученым", более того, им удалось получить практические доказательства возможности решения задач оптимизации при помощи "волшебной пыли" из поляритонов.

В своих экспериментах ученые использовали лазер, свет которого был сфокусирован на слоях атомов различных материалов, галлия, мышьяка, индия и алюминия. Естественно, электроны атомов поглощали фотоны лазерного света и излучали новые фотоны света с определенными длинами волн. В момент поглощения электронами фотонов лазерного света образовывалось некоторое количество поляритонов, квазичастиц, в 10 тысяч раз более легких, чем электроны. За счет некоторых уникальных свойств поляритоны способны располагаться очень близко друг к другу, формируя достаточно странное состояние материи, известное под названием конденсата Бозе-Эйнштейна. Поляритоны, находящиеся в этом состоянии синхронизируют свои квантовые фазы и излучают свет с определенными параметрами, который можно обнаружить одним из известных способов.

"Гористый ландшафт" графа решений задачи был построен при помощи так называемой модели XY, одного из фундаментальных видов задачи оптимизации. Несмотря на то, что выбранная модель позволяет построить граф решений достаточно просто, точно такой же подход может быть использован и для построения графов решений более сложных задач без необходимости проведения расчетов каждого из возможных решений.

Используя описанный выше подход, исследователям удалось создать на вершинах графа XY некоторое количество поляритонов. Через непродолжительное время большая часть этих поляритонов, которые можно считать частицами сверхтекучей жидкости, собрались в точке абсолютного минимума функции. И время, потребовавшееся на все это, несоизмеримо мало по отношению ко времени, которое требуется самому мощному суперкомпьютеру для решения такой же задачи традиционным путем.

"Сейчас мы находимся в самом начале исследования потенциала поляритонов и графов для решения сложных задач" - рассказывает Павлос Лагудакис (Pavlos Lagoudakis), один из исследователей, - "В ближайшем времени мы закончим расширение возможностей созданного нами устройства до сотен "узлов" и произведем проверку, которая должна показать увеличение его вычислительной мощности. А нашей конечной целью является создание чипа "квантового поляритонного решателя задач", способного функционировать при нормальной температуре окружающей среды".



Ключевые слова:
Задача, Оптимизация, Оптимальное, Решение, Граф, Суперкомпьютер, Поляритон, Квазичастица, Свет, Материя, Атом

Первоисточник

Другие новости по теме:

Программируемая липкая субстанция самостоятельно решает сложные математические задачи

Лазерный луч, закрученный в спираль, позволяет создать квантовые "водовороты"

Решение "тяжелой" задачи потребовало 84 кубитов квантового компьютера и всего 270 миллисекунд вычислительного времени.

Новая технология позволяет наблюдать квантовые явления невооруженным взглядом.

Математическая модель популяции муравьев позволила найти решения древнейшей шахматной задачи

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.