"Zie je, de natuur is onvoorspelbaar. Hoe verwacht je dat te voorspellen met een computer?" zei de Amerikaanse natuurkundige Richard Feynman voor computerwetenschappers op een conferentie in 1981.

Veertig jaar later, Ingenieurs van Purdue University bouwen het soort systeem waarvan Feynman dacht dat het de beperkingen van de hedendaagse klassieke computers zou overwinnen door zich meer als de natuur te gedragen:een 'probabilistische computer'.

Het team is van mening dat een probabilistische computer eerder enkele van de problemen kan oplossen die een kwantumcomputer zou oplossen, omdat het geen volledig nieuwe hardware of extreem lage temperaturen nodig heeft om te werken.

Op die lijst van problemen die efficiënter moeten worden opgelost dan met klassieke computers, staan ​​optimalisatieproblemen - het vermogen om de beste oplossing te berekenen uit een zeer groot aantal oplossingen, zoals het identificeren van de beste route voor goederen om naar de markt te reizen.

in 2019, onderzoekers van Purdue en Tohoku University in Japan demonstreerden een probabilistische computer, gemaakt van "p-bits, " die in staat is om optimalisatieproblemen op te lossen die vaak gericht zijn op kwantumcomputers, opgebouwd uit qubits.

"Klassiek, waarschijnlijkheden kunnen alleen positieve getallen zijn. Qubits, anderzijds, lijken te worden bepaald door kansen die negatieve of zelfs complexe getallen kunnen zijn, " zei Supriyo Datta, Purdue's Thomas Duncan Distinguished Professor in Electrical and Computer Engineering, die het Purdue-team leidde. "Maar er is een nuttige subset van problemen die met qubits kunnen worden opgelost en die ook met p-bits kunnen worden opgelost. Je zou kunnen zeggen dat een p-bit een 'poor man's qubit' is."

Vooruitgang in de richting van het imiteren van de natuur

Waarom toevlucht nemen tot een geheel nieuw type computergebruik? Zoek niet verder dan de "natuur" in een kopje koffie, welke kwantumcomputers in ontwikkeling door bedrijven als Google en IBM nog moeten ontcijferen.

De moleculaire structuur van cafeïne is zo complex dat klassieke computers niet de berekeningen kunnen uitvoeren die nodig zijn om het volledig te begrijpen. Dit komt omdat cafeïne kan voorkomen in 10 ⁴⁸ verschillende atomaire configuraties, of 'kwantumtoestanden'. Een klassieke computer, die slechts één kwantumtoestand tegelijk verwerkt, zou veel toestanden tegelijk moeten verwerken, zoals de natuur doet om cafeïne op te vangen.

Deze hindernis weerhoudt wetenschappers ervan niet alleen het gedrag van cafeïne beter te begrijpen, maar ook van het efficiënter oplossen van problemen in geneesmiddelenonderzoek, encryptie en cyberbeveiliging, financiële diensten, data-analyse en supply chain logistiek.

Elk van deze gebieden zou aanzienlijk worden verbeterd als computers meer variabelen in rekening zouden kunnen brengen en deze tegelijkertijd zouden kunnen verwerken.

Purdue-onderzoekers zien probabilistic computing als een stap van klassieke computing naar quantum computing.

"We kunnen ons voorstellen en volkomen gelukkig zijn, I denk, ’ Feynman had gezegd:"met een probabilistische simulator van een probabilistische aard, waarin de machine niet precies doet wat de natuur doet, maar […] je zou de overeenkomstige kans krijgen met de bijbehorende nauwkeurigheid."

Quantumproblemen oplossen zonder "quantum te gaan"

Net als klassieke computers, een probabilistische computer zou informatie kunnen opslaan en gebruiken in de vorm van nullen en enen bij kamertemperatuur.

En net als kwantumcomputers, een probabilistische computer zou meerdere toestanden van nullen en enen tegelijk kunnen verwerken, behalve dat een p-bit snel zou schommelen tussen nul en één (vandaar dat "waarschijnlijk"), terwijl een qubit een superpositie is van nul en één. Op een chip, deze fluctuaties zouden gecorreleerd zijn tussen p-bits, maar verstrengeld zijn in qubits.

Het idee voor de toekomst is om veelgebruikte geheugentechnologie aan te passen, apparaten die magnetische tunnelovergangen worden genoemd, opzettelijk onstabiel zijn, zodat p-bits kunnen fluctueren.

Sinds het demonstreren van hardware voor een probabilistische computer in 2019 en het verkrijgen van een patent via het Purdue Research Foundation Office of Technology Commercialization, het team heeft ook bestaande siliciumtechnologie gebruikt om een ​​probabilistische computer met duizenden p-bits te emuleren met behulp van conventionele hardware die openbaar beschikbaar is via Amazon Web Services.

De onderzoekers hebben het afgelopen jaar verschillende artikelen gepubliceerd over ontwikkelingen in de richting van de integratie van individuele hardwarecomponenten, modelleren hoe het systeem op grotere schaal kan werken en vanaf het begin energie-efficiëntie garanderen.

"Het oordeel over de beste implementatie van een p-bit is nog niet bekend. Maar we laten zien wat werkt, zodat we het gaandeweg kunnen uitzoeken, " zei Joerg Appenzeller, Purdue's Barry M. en Patricia L. Epstein Professor elektrische en computertechniek.

Het probabilistische computeronderzoek van de universiteit valt onder een initiatief genaamd Purdue-P. Het initiatief maakt deel uit van Purdue's Discovery Park Center for Computing Advances by Probabilistic Spin Logic, die wordt ondersteund door de Semiconductor Research Corp. en de National Science Foundation. Het werk van het team wordt ook gefinancierd door het Defense Advanced Research Projects Agency.

De onderzoekers zijn misschien de enigen die een probabilistische computer in naam ontwikkelen, maar anderen in het veld ontwikkelen vergelijkbare technologie met verschillende materialen en paradigma's.

"Als veld, we kijken naar de computerproblemen die we nog niet kunnen oplossen en denken:"Er is digitaal computeren, er is kwantumcomputing - wat is er nog meer?" Er zijn veel dingen die je op een zeer hoog niveau 'probabilistisch computeren' zou kunnen noemen, " zei Kerem Camsari, een voormalig Purdue postdoctoraal onderzoeker die blijft samenwerken met de groep als assistent-professor elektrische en computertechniek aan de Universiteit van Californië, Santa Barbara.