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基于磁性隧道結(jié)真隨機(jī)性的概率優(yōu)化求解方法

研發(fā)快訊 2026年02月23日 08:47:48來(lái)源:中國(guó)科學(xué)院物理研究所 12387
摘要近期,中國(guó)科學(xué)院物理研究所/北京凝聚態(tài)物理國(guó)家研究中心科研人員基于磁性隧道結(jié)的物理隨機(jī)性,提出了一種面向組合優(yōu)化任務(wù)的概率貪心求解框架,實(shí)現(xiàn)了在硬件層面上的可調(diào)分布真隨機(jī)數(shù)驅(qū)動(dòng)下對(duì)旅行商問(wèn)題的高效優(yōu)化求解。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】在復(fù)雜系統(tǒng)中尋找最優(yōu)方案一直是科學(xué)與工程領(lǐng)域里的挑戰(zhàn)難題之一。以旅行商問(wèn)題為代表的組合優(yōu)化任務(wù)廣泛出現(xiàn)在物流運(yùn)輸、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及人工智能等領(lǐng)域。然而,隨著問(wèn)題規(guī)模增大,經(jīng)典確定性算法往往難以兼顧效率與質(zhì)量,而引入隨機(jī)性的啟發(fā)式方法又受到隨機(jī)數(shù)質(zhì)量與可調(diào)控性的限制。如何在硬件層面獲得高質(zhì)量、可配置的隨機(jī)性,并將其有效嵌入求解過(guò)程,是該類(lèi)問(wèn)題長(zhǎng)期面臨的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。
 
  近期,中國(guó)科學(xué)院物理研究所/北京凝聚態(tài)物理國(guó)家研究中心科研人員基于磁性隧道結(jié)的物理隨機(jī)性,提出了一種面向組合優(yōu)化任務(wù)的概率貪心求解框架,實(shí)現(xiàn)了在硬件層面上的可調(diào)分布真隨機(jī)數(shù)驅(qū)動(dòng)下對(duì)旅行商問(wèn)題的高效優(yōu)化求解。磁性隧道結(jié)在外加脈沖自旋極化電流作用下其自由層磁矩呈現(xiàn)固有的180度隨機(jī)翻轉(zhuǎn)行為,其翻轉(zhuǎn)概率通過(guò)脈沖電壓幅值或?qū)挾鹊葏?shù)可連續(xù)精確調(diào)控。利用這一特性構(gòu)建可配置概率分布的真隨機(jī)數(shù)發(fā)生器,并將其嵌入優(yōu)化算法中,使得算法基于當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)對(duì)下一步選擇的概率分布能夠?qū)崟r(shí)更新與重構(gòu),從而在“局部選擇”與“全局探索”間實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。
 
  在實(shí)驗(yàn)層面,該項(xiàng)研究利用多個(gè)磁性隧道結(jié)器件演示生成滿(mǎn)足高斯、均勻、指數(shù)以及用戶(hù)自定義概率分布的真隨機(jī)數(shù),并系統(tǒng)驗(yàn)證了其統(tǒng)計(jì)特性、可重復(fù)性以及分布可調(diào)性。進(jìn)一步,這些可調(diào)分布真隨機(jī)數(shù)被用于驅(qū)動(dòng)概率貪心算法對(duì)旅行商問(wèn)題進(jìn)行硬件求解。在求解經(jīng)典的Burma14基準(zhǔn)問(wèn)題中,該方法獲得的路徑長(zhǎng)度顯著優(yōu)于傳統(tǒng)貪心算法,并可通過(guò)調(diào)節(jié)等效溫度參數(shù)快速實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解附近的高概率采樣。值得注意的是,該方法僅需數(shù)量隨對(duì)數(shù)增長(zhǎng)(log?N, N為城市數(shù))的磁性隧道結(jié)器件即可完成對(duì)任意目標(biāo)概率分布的編碼,配合脈沖電壓寬度調(diào)制與自校準(zhǔn)機(jī)制,可在無(wú)需高精度模擬電路支持的條件下保持輸出概率的長(zhǎng)期穩(wěn)定性。這一特性使其具備面向大規(guī)模片上優(yōu)化加速器應(yīng)用的潛在優(yōu)勢(shì)。此外,該方法逐步采樣并動(dòng)態(tài)更新概率分布的過(guò)程,與大型語(yǔ)言模型在內(nèi)容生成過(guò)程中逐個(gè)詞元(Token)采樣的機(jī)制高度相似,展現(xiàn)了面向未來(lái)人工智能推理的硬件級(jí)隨機(jī)性加速方案的可行性。
 
  基于磁性隧道結(jié)的可配置概率分布的真隨機(jī)源為求解組合優(yōu)化問(wèn)題提供了新的物理實(shí)現(xiàn)路徑,有望推動(dòng)面向低功耗、高效率的概率計(jì)算硬件的發(fā)展。該工作也為基于物理隨機(jī)性的求解框架提供了新思路,為未來(lái)自旋電子學(xué)器件在智能計(jì)算中的應(yīng)用開(kāi)辟了可行路徑。該項(xiàng)研究成果以“Probabilistic Greedy Algorithm Solver Using Magnetic Tunneling Junctions for Traveling Salesman Problem”為題發(fā)表在Nature Communications期刊(https://doi.org/10.1038/s41467-025-66864-9),中國(guó)科學(xué)院物理研究所M02組博士畢業(yè)生張然為第一作者,中國(guó)科學(xué)院物理研究所韓秀峰研究員、萬(wàn)蔡華副研究員和德國(guó)弗勞恩霍夫協(xié)會(huì)的Thomas Kämpfe教授為共同通訊作者,該項(xiàng)研究得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(MOST)、國(guó)家自然科學(xué)基金(NSFC)和中國(guó)科學(xué)院國(guó)際交流計(jì)劃(PIFI)的資助。
 
  圖:基于磁性隧道結(jié)的概率分布可調(diào)真隨機(jī)數(shù)發(fā)生器及概率貪心算法求解器示意圖。(a) 器件結(jié)構(gòu)與測(cè)量系統(tǒng)的示意圖。(b) 由脈沖電流觸發(fā)自由層磁矩翻轉(zhuǎn)所表現(xiàn)出的磁性隧道結(jié)隧穿磁電阻(TMR)高低變化行為。(c) 磁性隧道結(jié)的磁矩翻轉(zhuǎn)概率隨寫(xiě)入電壓變化的關(guān)系曲線(xiàn),黑色實(shí)線(xiàn)為擬合得到的S形函數(shù)。(d) 由磁性隧道結(jié)真隨機(jī)數(shù)發(fā)生器生成并呈現(xiàn)高斯分布的隨機(jī)數(shù)。(e) 不同溫度kBT取值(1至400)下獲得的最優(yōu)解散點(diǎn)圖(左)以及在最優(yōu)解附近0、50和100千米內(nèi)的解空間密度分布圖(右)。每個(gè)密度圖基于概率貪心算法的100次獨(dú)立求解結(jié)果。(f) 在四組kBT取值下最優(yōu)路徑長(zhǎng)度隨迭代次數(shù)的變化關(guān)系。當(dāng)kBT = 60時(shí)可在約1000次迭代內(nèi)獲得最優(yōu)解。

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