実用的な問題を光の速さで解決するコンピューターを構築する

古いことわざに、「ハンマーしか持っていないときは、あらゆる問題が釘のように見える」というものがあります。

「道具の法則」とも呼ばれるこの金槌と釘の考え方は、研究においてよくある落とし穴です。 自分自身のやり方に疑問を持たないと、学びや影響を与える機会を逃す可能性があります。

英国ケンブリッジにあるマイクロソフト研究所の学際的な研究者グループの使命は、バイナリ システムの制限を超えて複雑な問題を迅速に解決する新しい種類のコンピュータを構築することでした。 しかし、「私たちが設計しているこのツールの性質は何ですか?」のような大きな質問を受け入れる意欲はあります。 「私たちが打てる『釘』とは何ですか?」 は、実際的な問題を光の速さで解決できるコンピューターの構築に成功する鍵でした。

まず、彼らはこの種の最初の 8 変数光学コンピューターを構築しました。 コンピューターは、情報が保存されている同じ場所で、異なる強度の光を使用して計算を行います。 研究者らは、自分たちが作ったデバイスを「Analog Iterative Machine」の略で「AIM」と呼びました。

「何らかの技術的進歩を遂げた場合、通常、最初は実際にそれをどのように使用するかが明確ではありません」と、このプロジェクトの 3 人の主任研究者の 1 人であるクリストス・グカンツィディス氏は言います。 彼は、当初、機械学習を加速するツールとして AIM を使用したいと考えていたことを思い出していました。 「どの実際的な問題が彼らにとってより自然に適合するかを解明するための研究が少しずつ行われています。」

約 3 年前、彼らは AIM を使用して、特に厄介だが重要な種類の数学問題、つまり最適化を解決しようとしました。 彼らは、この新しいデバイスが、これらの最適化問題を解決する際に、一般的なコンピューターで使用されるバイナリ システムの速度と容量を大幅に上回る可能性があることにすぐに気づきました。

「基本的に、私たちが知っているように、世界は最適化によって動かされています」と Gkantsidis 氏は言います。 最適化の問題は、銀行、金融、医療、物流、製造など、社会の最も重要な構造の多くの根底にあります。

この新しいコンピュータの期待により、バークレイズ バンク PLC と 1 年間の研究契約が締結され、現実世界の問題、つまりほとんどの銀行が使用する手形交換所で一連の取引がどのように決済されるかを解決するためにこのコンピュータを使用する可能性を調査することになりました。 トランザクション数は毎日数十万件にも上ります。 ほとんどの最適化問題と同様、そのスケールの大きさがバイナリ コンピューターの解決能力を妨げます。

「考えられるすべての選択肢を評価するには、事実上、宇宙の寿命がかかることになるでしょう」と、バークレイズのマネージング・ディレクター兼最高技術部門の優秀なエンジニアであるリー・ブレイン氏は言います。 同氏によると、現在、さまざまなコンピューティングおよび数学的ショートカットを使用して、数万件のトランザクションを一括して決済する最も効果的な方法を高度に見積もっているという。

AIM チームは、Braine が提起した取引決済問題のいわゆる「おもちゃバージョン」をすでに実行していましたが、光学コンピューターは毎回 100% の精度で問題を解決しました。 異なるテクノロジーを使用して同じ問題を解決するという以前の研究では、成功率は約 50% にすぎませんでした。

革新的な変化を生み出す可能性のあることに関わるのはとてもエキサイティングです。

Braine 自身もコンピューター科学者であり、最適化に関する広範な研究を行ってきました。 現在、彼と Microsoft チームは、より多くのデータと変数を使用して、この問題の大規模バージョンの設計を開始しています。 彼らは、この夏後半に AIM のアップグレード版でテストしたいと考えています。 Braine 氏は、Microsoft の AIM チームと協力することはまたとない機会であると述べています。 「革新的な変化を生み出す可能性のあることに関わるのはとてもエキサイティングです」と彼は言います。 「可能性の最先端に立つこと。」

1965 年、エンジニア (インテルの創設者でもある) ゴードン ムーアは、集積回路内のトランジスタの数が毎年 2 倍になると予測しました。 その後、同氏は予測を 2 年ごとに変更しました。そして数十年にわたり、コンピューターの容量はほぼ同じ速度で増加し、価格が上昇することなく徐々に高速化、小型化が進んできました。 しかし、過去 10 年間でこの傾向は頭打ちになりました。 同時に、コンピューティングの能力と速度に対する需要は高まるばかりです。