Los problemas de optimización combinatoria pueden surgir en situaciones cotidianas, creando el rompecabezas de determinar la ruta más corta que se puede tomar entre múltiples puntos. Investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio han desarrollado un nuevo chip que utiliza componentes especiales para calcular instantáneamente la distancia más corta entre hasta 22 ciudades. Este es un cálculo que llevaría alrededor de 1.200 años en una CPU Von Neumann de alto rendimiento.
¿Cómo puede una gran biblioteca devolver un libro a su estante correcto con un mínimo de caminata? ¿Cómo determina la ruta más corta para un camión que tiene muchos paquetes para entregar en varias ciudades? Estos son ejemplos del “problema del vendedor ambulante”, un tipo de problema de “optimización combinatoria” que se presenta con frecuencia en situaciones cotidianas. Para resolver el problema del viajante de comercio, necesitamos encontrar la ruta más eficiente entre todas las rutas posibles. Para hacer esto fácilmente, necesitamos la ayuda de inteligencia artificial de bajo consumo y alto rendimiento.
Para resolver este enigma, los científicos están investigando activamente el uso de circuitos integrados. De esta forma, cada estado del problema del vendedor ambulante (por ejemplo, cada ruta posible de un camión de reparto) está representado por una “celda de espín”, cada una de las cuales tiene uno de dos estados. Usando un circuito que puede preservar la fuerza de un estado de celda de espín mejor que otro, podemos obtener la relación entre estos estados (o la distancia de un camión de reparto entre dos ciudades). Un sistema grande que contenga tantas celdas de espín y circuitos como componentes (o ciudades y rutas para camiones de reparto) en cuestión se puede utilizar para identificar los estados que requieren menos energía o las rutas que cubren la menor distancia. Resolver el problema del viajante de comercio u otro tipo de problemas de optimización combinatoria.
Sin embargo, el método convencional de utilizar circuitos integrados tiene el gran inconveniente de que se requiere preprocesamiento, y cuanto mayor es la escala del problema, mayor es el número de componentes y el tiempo que lleva ingresar los datos. Como tal, la tecnología pudo resolver el problema de los vendedores ambulantes que apuntaban solo a 16 estados o ciudades.
Un grupo de investigación dirigido por el profesor Takayuki Kawahara del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Ciencias de Tokio se propuso superar este problema. Observaron que la interacción entre cada celda de espín era lineal. Esto aseguró que las células de espín solo interactuaran con las células cercanas, lo que resultó en tiempos de procesamiento más largos. “Decidimos reorganizar ligeramente las celdas para que todas las celdas de espín se puedan conectar”, explica el profesor Kawahara.
Para hacer esto, primero colocaron los circuitos en una matriz 2D y las celdas de espín por separado en una disposición 1D. Luego, un circuito leyó los datos y usó esta colección de datos para cambiar el estado de la celda de espín. Esto significa que la cantidad de celdas de centrifugado requeridas y el tiempo requerido para el procesamiento se han reducido considerablemente.
Los autores presentaron en el 18º Simposio Mundial de IEEE sobre Inteligencia e Informática de Máquinas Aplicadas (SAMI 2020) en un artículo titulado “AI Chips on Things for Sustainable Society: A 28-nm CMOS, Fully Spin-to-spin Connected 512”, anunciaron el resultados de la encuesta. -Spin, Multi-Spin-Thread, Método de Circuitos de Media Interacción Plegados, Chip Recocido. “De esta manera, nuestro nuevo método es un método totalmente acoplado y tiene el potencial de resolver el problema de los vendedores ambulantes que involucran hasta 22 ciudades”, dijo el profesor Kawahara. Se espera que esta tecnología se aplique en el futuro como un sistema de bajo consumo y alto rendimiento para encontrar fácilmente la solución óptima entre una gran cantidad de combinaciones, como equipos de oficina y terminales tipo tableta.