Инженеры из США, Индии и Европы собрали нейроморфный компьютер, который решает задачи, недоступные обычным чипам и современным AI-моделям. Исследование опубликовано в Nature Communications.
Речь о комбинаторных задачах — логистика, трассировка микросхем, криптография. AI пишет романы и управляет космическими аппаратами, но с такими расчётами буксует. Классический подход «купи процессор побыстрее» скоро упрётся в потолок: закон Мура уже не даёт прежнего выигрыша.
Новая архитектура объединяет эффект квантового туннелирования (Fowler-Nordheim) с brain-inspired дизайном. Это нейроморфный автокодировщик, который не вычисляет ответ, а ищет его — как природные процессы «скатываются» к самому стабильному состоянию. Реализовали всё на FPGA, то есть на обычной CMOS-логике.
Работа выросла из воркшопа Telluride Neuromorphic and Cognition Engineering в Колорадо и Bangalore Neuromorphic Engineering Workshop (BNEW) при IISc. Руководил проектом Шантан Чакрабарти из Washington University в Сент-Луисе. В команде — Четан Сингх Тхакур из IISc, а также исследователи из Heidelberg University, Johns Hopkins University и University of California в Санта-Крузе.
Авторы называют свою машину нейроморфной машиной Изинга более высокого порядка (higher-order neuromorphic Ising machine). Она гарантированно сходится к оптимальному решению — асимптотически. Один из тестов — свёртывание белка: система проходит путь от unfolded chain через промежуточные molten-globule состояния к самой устойчивой структуре.
Исследователи убеждены: следующий скачок производительности даст не уменьшение техпроцесса, а принципиально другая архитектура вычислений. Сообщество нейроморфных инженеров, которое регулярно встречается на воркшопах Telluride, BNEW и CapoCaccia в Европе, как раз и проектирует такие машины для самых сложных задач.