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Combinatorial optimization with Kerr solitons
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AI
DOI：10.1126/sciadv.aeb7930.png)
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摘要
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数字计算的扩展挑战推动了创新，特别是通过模拟神经网络和组合优化问题的物理系统的演变。光是一种超高效的信息载体，如果能够揭示其高效相互作用，那么直接信息处理将变得更加可行。我们利用数百个克尔微谐振器孤子，并实现了一个模拟反馈网络，创建了一个具有完全可编程全连接相互作用的伊辛机。通过增加自反馈和对角线相互作用，每个孤子表现出通用的自旋样分岔，并利用这种相互作用组合，我们解决了典型的布尔可满足性问题（SAT）。孤子相互作用的均匀性以及我们的伊辛机与高速数据互连的兼容性，使得能够快速精确地解决复杂的SAT问题。克尔孤子已确立的理论特性将机器的光功率和时间使用折衷限制在每孤子约0.15毫瓦和1微秒的单反馈步长。我们在超过100个随机生成的SAT实例上进行了超过10,000次试验来评估伊辛机，证明了其超越基准数字SAT求解器性能的潜力。我们的工作突出了光学非线性、超低损耗光子学和光电电路在计算加速任务中的融合。
Keyword:
Kerr solitons
combinatorial optimization
Ising machine
optical computing
Boolean satisfiability
期刊
IF:
12.5
论文数:
2.1W
被引数:
18.1W
机构
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