Medidas de manutenção do sistema de filtragem de fluxo transversal
05,11,2026 92visualizações
【InstrumentaçãoNotícias de Pesquisa e DesenvolvimentoProblemas de otimização de portfólio são amplamente encontrados em áreas como finanças, logística e aprendizado de máquina. A arquitetura tradicional "von Neumann" enfrenta importantes gargalos ao lidar com problemas de escala cada vez maior. O uso da dinâmica do sistema físico para a solução em paralelo é uma rota técnica importante para a aceleração de hardware de otimização de combinações em larga escala. No entanto, existem diferenças essenciais entre as características de simulação contínua dos seus veículos físicos subjacentes e as restrições binárias discretas do modelo de Ising, tornando o processo de evolução do sistema vulnerável a fatores como amplitude desigual de hardware, acúmulo de ruído e deriva de desempenho, resultando em uma redução da precisão de resolução e escalabilidade limitada.
Recentemente, a equipe de pesquisadores Li Ming, do Laboratório Nacional de Materiais e Dispositivos Optoeletrônicos do Instituto de Pesquisa de Semicondutores da Academia de Ciências da China, juntos com a Pequim Yixin Smart Technology Co., Ltd., publicou o mais recente avanço da pesquisa em "Photonics Research": a equipe de pesquisa propôs uma máquina fotoeletrônica Yixin híbrida neuromorfológica baseada no mecanismo de feedback de ativação íngreme dinâmica (HNOIM), que corrige o problema de deformação da fórmula de cálculo causada pela desigualdade de amplitude (distorção de quantidade de Hamilton) através de exploração analógica e sinergia de bloqueio digital, alcançando uma combinação eficaz de evolução dinâmica contínua e convergência estável do estado binário. Conjunto G reconhecido no setor (G1-G21)padrãoNo teste da biblioteca de cálculos, o HNOIM alcançou uma precisão de resolução de 99,68%, com múltiplos conjuntos de cálculos complexos produzindo uma solução Z conhecida (BKS), com um tempo de resolução único (TTS) de apenas 0,44 ms, 3 graus de maior do que o algoritmo de rebocamento analógico tradicional (199,61 ms). A equipe realizou testes de viabilidade para cenários complexos em ultra-escala e, em uma rede otimizada em ultra-escala totalmente conectada de 1.601 nós, cada conexão com um peso de alta precisão de 9 bits, a arquitetura híbrida HNOIM reduziu o erro de energia residual (a diferença entre a energia do resultado real do dispositivo e a baixa energia Z em relação à teoria do problema) para 0,068% e a capacidade de aproximação de energia Z em relação à teoria do problema aumentou 43 vezes.
O estudo oferece novas soluções tecnológicas para melhorar a precisão da solução e a escalabilidade do sistema de máquinas fotoelétricas e fornece um apoio importante para o desenvolvimento da computação fotoelétrica e sua aplicação na otimização de combinações em larga escala.
O Semicondutor como um sujeito de inovação acadêmica, originalmente proposto pela equipe de doutorado "mecanismo de feedback de ativação dinâmica íngreme", e é totalmente responsável pela reestruturação do sistema de máquinas fotoelétricas Ising, validação física experimental de todo o processo, análise de dados e redação e publicação de artigos acadêmicos; A Beijing Yixin Intelligent Technology Co., Ltd. baseou-se em suas vantagens de industrialização, forneceu um ambiente experimental de alta integridade e uma plataforma de hardware básica para o estudo, e enviou a equipe de engenharia FPGA e os pesquisadores do Instituto de Semicondutores para concluir o desenvolvimento colaborativo de software e hardware da lógica de computação básica, estabelecendo a base de engenharia para a resolução de casos de alta precisão e alto desempenho.
Os resultados do estudo, intitulados "Hybrid neuromorphic optoelectronic Ising machine via dynamic steep-activation feedback", foram publicados na revista Photonics Research. O estudante de doutorado do Instituto de Semicondutores Li Jintong é o primeiro autor, o estudante de doutorado do Instituto de Semicondutores Ma Xuilong é o co-primeiro autor e o pesquisador do Instituto de Semicondutores Li Ming é o autor de comunicações. O trabalho foi financiado pelo Projeto do Plano de Ciência e Tecnologia da Cidade de Pequim do Conselho de Ciência e Tecnologia da Cidade de Pequim "Pesquisa de Tecnologias Criticas de Computação Inteligente da Máquina Optoelectrônica Yixing" (Z241100004224001).
