Acelerando máquinas Ising recurrentes en circuitos integrados fotónicos

Las arquitecturas de computación convencionales no tienen algoritmos eficientes conocidos para tareas de optimización combinatoria, como el problema de Ising, que requiere encontrar la configuración de espín en el estado fundamental de un gráfico de Ising arbitrario. Las máquinas Ising físicas se han desarrollado recientemente como una alternativa a los solucionadores exactos y heurísticos convencionales; sin embargo, estas máquinas suelen sufrir de una disminución en la probabilidad de convergencia al estado fundamental o de universalidad para gráficos con alta densidad de aristas o pesos de gráficos arbitrarios, respectivamente. Demostramos experimentalmente un muestreador Ising recurrente integrado en nanofotónica (INPRIS) como prueba de principio, utilizando un esquema híbrido que combina electrónica y fotónica en silicio sobre aislante, que es capaz de converger al estado fundamental de varios gráficos de cuatro espines con alta probabilidad. Los resultados de INPRIS indican que el ruido puede ser utilizado como un recurso para acelerar la búsqueda del estado fundamental y para explorar regiones más grandes del espacio de fases, permitiendo así sondear observables físicos dependientes del ruido. Dado que la transformación fotónica recurrente que nuestra máquina imprime es una función fija del problema gráfico y, por lo tanto, compatible con arquitecturas optoelectrónicas que soportan tasas de reloj en GHz (como circuitos fotónicos pasivos o no volátiles que no requieren reprogramación en cada iteración), este trabajo sugiere el potencial para futuros sistemas que podrían lograr aumentos de órdenes de magnitud en la exploración del espacio de soluciones de problemas combinatoriamente difíciles.