Возвращение аналоговых компьютеров

https://d2r55xnwy6nx47.cloudfront.net/uploads/2022/06/0601_Physical-Neural-Networks_2880x1620_Ledel.jpg

Физика, как наука, построена вокруг предсказания результатов экспериментов при помощи сложных расчетов. Но что если вывернуть эту концепцию наизнанку и научиться использовать для проведения расчетов сами физические явления? И речь не о том, что физика отвечает за работу транзисторов в процессорах. Вообще никаких нулей и единиц.

Базовый пример: допустим, у вас есть реактивный двигатель, и вы хотите выяснить, какую тягу он выдает. Можно потратить часы процессорного времени на математическое моделирование и вычислить нужное значение. Или пойти в гараж, установить движок на весы, включить и сразу получить искомую цифру. В этот момент физическая система из двигателя и весов провела расчеты за вас. Не буквально, конечно, но результат тот же. И получен он куда быстрее и с меньшими затратами (Топливо и возможный пожар не считаем. Не придирайтесь, это мысленный эксперимент).

Теперь представьте, что вам нужно раз за разом решать некое сложнейшее уравнение, подставляя в него различные переменные, а компьютеры делают это недостаточно быстро. Выход — спроектировать такую физическую систему, поведение которой будет описываться этим вашим уравнением. Затем можно будет ставить эксперименты, наблюдать за ее поведением и в результате получать нужные числа.

Это может показаться бредом или занятной теорией, вот только мы уже давно делаем нечто подобное, когда необходимо получить большой массив настоящих случайных чисел. Математически эта задача неподъемная (по крайней мере, насколько я знаю), так что, например, в Cloudflare такие числа собирают, наблюдая за лава–лампами. А за последние несколько лет физики, следуя за этой идеей, пошли еще дальше, и это окончательно выносит мозг.

Сперва они заставили конструкцию из динамика, вибрирующей стальной пластины и микрофона классифицировать рукописные цифры. Затем — спроектировали способную к самомодификации нейросеть, где в роли нейронов выступают напряжения, измеренные между переменными резисторами, которые, в свою очередь, работают в качестве синаптических весов.

"Физики, создающие эти системы, подозревают, что цифровые нейронные сети — какими бы мощными они ни казались сегодня — в итоге покажутся медленными и неадекватными рядом со своими аналоговыми собратьями".

Похоже, нейросети могут работать на основе самого разного аппаратного обеспечения. Как здесь не поспекулировать и не вспомнить околофилософские рассуждения о том, что вся вселенная — это мозг, который то ли вычисляет, то ли осмысляет сам себя.

Если хотите больше годного контента — переходите в телеграм.

Написал SantrY на science.d3.ru / комментировать