Các chất bán dẫn đã đạt được tiến bộ trong nghiên cứu máy quang điện Isin hybrid neuromorphic

【Trang chủPhát triển web nhanh chóng] Vấn đề tối ưu hóa tổ hợp tồn tại rộng rãi trong các lĩnh vực tài chính, hậu cần, học máy. Kiến trúc "von Neumann" truyền thống phải đối mặt với một nút thắt đáng kể trong việc đối phó với quy mô ngày càng tăng. Máy quang điện Isin sử dụng sự tiến hóa động học của các hệ thống vật lý để thực hiện các giải pháp song song và là một lộ trình kỹ thuật quan trọng để đạt được sự tăng tốc phần cứng tối ưu hóa kết hợp quy mô lớn. Tuy nhiên, có một sự khác biệt cơ bản giữa các đặc tính mô phỏng liên tục của chất mang vật lý cơ bản của nó và các ràng buộc nhị phân rời rạc của mô hình Isin, khiến quá trình tiến hóa của hệ thống dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như biên độ phần cứng không đồng đều, tích tụ tiếng ồn và trôi dạt hiệu suất, dẫn đến giảm độ chính xác của giải pháp và hạn chế khả năng mở rộng.

Gần đây, nhóm nghiên cứu Li Ming, Phòng thí nghiệm trọng điểm quốc gia về vật liệu quang điện tử và thiết bị của Viện bán dẫn Trung Quốc, đã phối hợp với Công ty TNHH Khoa học và Công nghệ Thông minh Yixin Bắc Kinh (Photonics Research) công bố tiến triển nghiên cứu mới nhất: Nhóm nghiên cứu đề xuất một máy quang điện tử hình thái thần kinh hỗn hợp (HNOIM) dựa trên cơ chế phản hồi kích hoạt dốc động lực học động, thông qua thăm dò tương tự và khóa kỹ thuật số, đã điều chỉnh vấn đề biến dạng công thức tính toán do biên độ không đồng đều gây ra (méo mó Hamiltonian), đạt được sự kết hợp hiệu quả giữa tiến hóa động lực liên tục và hội tụ ổn định nhị phân. G-set được công nhận và được công nhận trong ngành (G1 – G21)tiêu chuẩnTrong thử nghiệm thư viện, HNOIM đạt được độ chính xác 99,68%, đầu ra ổn định của nhiều nhóm các trường hợp phức tạp là tối ưu Z đã biết (BKS), thời gian giải duy nhất (TTS) chỉ 0,44 mili giây, tăng 3 bậc độ lớn so với thuật toán ủ tương tự truyền thống (199,61 mili giây). Nhóm nghiên cứu đã tiến hành kiểm tra tính khả thi của các kịch bản phức tạp quy mô cực lớn, trong mạng tối ưu hóa quy mô cực lớn được kết nối đầy đủ với 1601 nút, mỗi kết nối sử dụng trọng số chính xác cao 9 chữ số, kiến trúc lai HNOIM giảm lỗi năng lượng dư (tỷ lệ chênh lệch giữa năng lượng kết quả tính toán thực tế của thiết bị và lý thuyết vấn đề năng lượng thấp Z-Z-Z) xuống 0,068%, khả năng tiếp cận năng lượng Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-Z-năng tiếp cận năng lượng thấp hơn 43 lần.

Nghiên cứu này cung cấp các giải pháp kỹ thuật mới để nâng cao độ chính xác giải quyết và khả năng mở rộng hệ thống của máy quang điện Isin, cung cấp hỗ trợ quan trọng cho sự phát triển của máy tính quang điện Isin và ứng dụng của nó trong tối ưu hóa kết hợp quy mô lớn.

Cơ quan bán dẫn là chủ thể sáng tạo học thuật, do nhóm nghiên cứu sinh tiến sĩ sáng tạo ra "Cơ chế phản hồi kích hoạt động động", đồng thời chịu trách nhiệm toàn diện về cải tạo cấu trúc hệ thống máy quang điện Y Tân, nghiệm chứng vật lý thực nghiệm toàn bộ quá trình, phân tích dữ liệu và viết và phát biểu luận văn học thuật; Dựa vào lợi thế công nghiệp hóa của mình, Bắc Kinh Yixin Intelligent Technology Co., Ltd. đã cung cấp môi trường thử nghiệm hoàn hảo cao và nền tảng phần cứng cơ bản cho nghiên cứu này, đồng thời cử đội ngũ kỹ thuật FPGA và các nhà nghiên cứu của Viện bán dẫn cùng hoàn thành việc phát triển hợp tác phần mềm và phần cứng của logic tính toán cốt lõi cơ bản, đặt nền tảng kỹ thuật cho việc giải quyết các trường hợp có độ chính xác cao và hiệu suất cao.

Kết quả nghiên cứu có tựa đề "Hybrid neuromorphic optoelectronic ising machine via dynamic steep-activation feedback" được công bố trên tạp chí Photonics Research. Tiến sĩ Sở Bán dẫn Lý Chân Đồng là tác giả đầu tiên, tiến sĩ Sở Bán dẫn Mã Học Long là tác giả đầu tiên, nghiên cứu viên Sở Bán dẫn Lý Minh là tác giả thông tin. Công việc này đã được tài trợ bởi dự án Chương trình Khoa học và Công nghệ thành phố Bắc Kinh của Ủy ban Khoa học và Công nghệ thành phố Bắc Kinh "Nghiên cứu công nghệ then chốt về tính toán năng lượng quang điện Y Tân" (Z24100004224001).

Trích dẫn:Các chất bán dẫn đã đạt được tiến bộ trong nghiên cứu máy quang điện Isin Hybrid Neuromorphic - Viện bán dẫn Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc[Trích dẫn: 23 tháng 7 năm 2026]