Programmable 200 GOPS Hopfield-inspired photonic Ising machine
Короткое резюме
Команда Бхавина Дж. Шастри из Королевского университета (Канада) сообщила о создании вдохновлённой сетями Хопфилда программируемой фотонной машины Изинга с производительностью 200 GOPS. Результаты исследования были опубликованы 17 декабря 2025 года в журнале Nature.
Машины Изинга представляют собой перспективный путь для решения NP-трудных задач, однако создание физической реализации, сочетающей масштабируемость, реконфигурируемость, высокую скорость и стабильность, остаётся сложной задачей. Квантовые отжигатели, такие как аппаратное обеспечение D-Wave, хотя и нацелены на решение задач комбинаторной оптимизации, требуют квадратичного роста числа кубитов с размером задачи для плотных графов, что ограничивает их масштабируемость.
Исследовательская группа предложила программируемую, стабильную машину Изинга, работающую при комнатной температуре на основе оптоэлектронных осцилляторов, для которой характерна линейная масштабируемость представления спинов. Вдохновлённая сетями Хопфилда, эта архитектура может решать полностью связанные задачи, содержащие до 256 спинов (65 536 связей); если задача обладает разреженностью, масштабируемость может превышать 41 000 спинов (более 205 000 связей). Система использует кольцевую структуру с циклическим временным кодированием, интегрирующую каскадные модуляторы на тонких плёнках ниобата лития, полупроводниковые оптические усилители и процессор цифровой обработки сигналов, демонстрируя потенциал более 200 гигаопераций в секунду в операциях со спин-спиновой связью и нелинейных вычислениях. Благодаря присущей высокой скорости вычислений, платформа реализует самую крупную конфигурацию спинов среди фотонных машин Изинга на базе оптоэлектронных осцилляторов.\n\nЭкспериментально продемонстрировано, что среди различных фотонных машин Изинга данная система достигла наилучшего качества решения задачи максимального разреза с произвольной топологией (для 2 000 и 20 000 спинов), а также получила основное состояние для задач цифрового разделения и свёртывания белков в решётке — двух эталонных задач, ранее не решённых фотонными вычислительными системами. Система использует собственную шумовую составляющую, генерируемую высокой скоростью передачи символов, для выхода из локальных минимумов и ускорения сходимости. В заключение, исследовательская группа показала, что внедрение технологий цифровой обработки сигналов из традиционной области оптической связи в оптические вычисления может значительно повысить скорость сходимости и качество решения, открывая новые горизонты для масштабируемых сверхбыстрых вычислений в сферах оптимизации, нейроморфной обработки и искусственного интеллекта для моделирования.
Создана высокопроизводительная фотонная машина Изинга с линейным масштабированием
Новая система решает задачи с полностью связанными графами до 256 спинов, а для разреженных — более 41 000 спинов, демонстрируя линейную, а не квадратичную, зависимость от размера задачи.
Достигнута рекордная скорость обработки для фотонных аналогов
Архитектура на основе оптоэлектронных осцилляторов показала потенциал производительности свыше 200 гигаопераций в секунду и работает при комнатной температуре.
Система решает ранее недоступные для фотонных компьютеров задачи
Впервые для фотонной вычислительной системы получены решения для задач цифрового разделения и свёртывания белков в решётке, а также достигнуто лучшее качество решения задачи максимального разреза.
Технологии оптической связи ускорили вычисления
Внедрение методов цифровой обработки сигналов из сферы оптических коммуникаций значительно повысило скорость сходимости и качество решения, открыв путь для новых гибридных архитектур.
Текст сгенерирован с использованием ИИ
Аннотация
Ising machines offer a compelling approach to addressing NP-hard problems, but physical realizations that are simultaneously scalable, reconfigurable, fast and stable remain elusive. Quantum annealers, such as D-Wave’s cryogenic hardware, target combinatorial optimization tasks, but quadratic scaling of qubit requirements with problem size limits their scalability on dense graphs. Here we introduce a programmable, stable, room-temperature optoelectronic oscillator (OEO)-based Ising machine with linear scaling in spin representation. Inspired by Hopfield networks, our architecture solves fully connected problems with up to 256 spins (65,536 couplings) and >41,000 spins (205,000+ couplings) if sparse. Our system makes use of cascaded thin-film lithium niobate (TFLN) modulators, a semiconductor optical amplifier (SOA) and a digital signal processing (DSP) engine in a recurrent time-encoded loop, demonstrating potential >200 giga operations per second (GOPS) for spin coupling and nonlinearity. This platform achieves the largest spin configuration in an OEO-based photonic Ising machine, enabled by high intrinsic speed. We experimentally demonstrate best-in-class solution quality for max-cut problems of arbitrary graph topologies (2,000 and 20,000 spins) among photonic Ising machines and obtain ground-state solutions for number partitioning and lattice protein folding—benchmarks previously unaddressed by photonic systems. Our system uses inherent noise from high baud rates to escape local minima and accelerate convergence. Finally, we show that embedding DSP—traditionally used in optical communications—within optical computation enhances convergence and solution quality, opening new frontiers in scalable, ultrafast computing for optimization, neuromorphic processing and analogue artificial intelligence.
