Современные компьютеры нуждаются в защите от случайных колебаний энергии. Термодинамические компьютеры будут использовать эти колебания.
Введение
В стремлении сделать компьютеры точными и надежными шум — наш главный враг. Тепловое движение атомов — постоянная угроза для точности, необходимой для детальных расчетов. Независимо от того, имеем ли мы дело со знакомыми классическими устройствами, такими как ноутбуки или суперкомпьютеры, которые мы используем сегодня, или с причудливыми квантовыми устройствами, которые обещают нам более быстрые вычисления в будущем, мы не хотим, чтобы случайное тепловое колебание изменило двоичную цифру с 1 на 0, сбив расчет с курса. Поэтому инженеры-компьютерщики усердно работают над тем, чтобы сделать компьютеры устойчивыми к помехам, переключая биты при энергиях, намного превышающих случайные колебания окружающей среды. Но что, если бы шум стал другом компьютерного инженера? Что, если бы вместо того, чтобы пытаться создавать устройства, которые работают, несмотря на шум тепловых флуктуаций, пронизывающий все во Вселенной, мы могли бы использовать этот шум для вычислений?
Это цель зарождающейся области под названием «термодинамические вычисления». С тех пор как в 2019 году Консорциум вычислительных сообществ провел свою первую конференцию по термодинамическим вычислениям, небольшое сообщество исследователей пытается применить эту концепцию на практике. Недавно некоторые из них смоделировали термодинамические вычисления на стандартных логических схемах на основе кремния и показали, что основные концепции в принципе работают. Такой подход может привести к созданию компьютеров, которые потребляют мало энергии и выделяют мало тепла. Это огромное преимущество, учитывая энергозатратность современных устройств и растущие трудности, связанные с предотвращением перегрева сверхплотных миниатюрных схем.
Термодинамические вычисления будут использовать термодинамические процессы, которые распределяют и рассеивают энергию и неизбежно увеличивают степень случайности на микроскопическом уровне. «Эта область связана с разработкой компьютеров, использующих термодинамику в качестве вычислительного ресурса», — говорит Патрик Коулз, физик из стартапа Normal Computing в Нью-Йорке. Если эта технология сработает, она может изменить не только компьютерную индустрию, но и само наше представление о вычислениях.
Путь сквозь энергетический ландшафт
Второй закон термодинамики гласит, что энтропия замкнутой системы со временем должна увеличиваться; в целом система должна становиться менее организованной. Это означает, что энергия рассеивается в виде случайных тепловых флуктуаций, которые, как правило, никому не приносят пользы. Однако некоторые природные процессы используют эти флуктуации, чтобы перейти в более организованное состояние. «Я думаю, что термодинамические вычисления были разработаны с мыслью о том, что они основаны на вычислениях, которые «уже происходят» в окружающем мире, но [не обозначаются] как таковые», — сказал Дэвид Сивак, специалист по статистической физике из Университета Саймона Фрейзера в Бернаби, Канада.
В термодинамике изменения физической системы с течением времени (ее динамика) можно описать как траекторию в «энергетическом ландшафте» — своего рода карте полной энергии различных конфигураций компонентов системы. В этом ландшафте долины — это удобные конфигурации с низкой энергией, а пики — это конфигурации с высокой энергией, которые относительно нестабильны. Такая система достигает равновесия, когда опускается в самую низкую долину и остается там. Если все это кажется вам немного абстрактным, подумайте о молоке. Многие люди могут переваривать молочные продукты благодаря цепочечному ферменту под названием лактаза, который вырабатывается в тонком кишечнике и соединяется с лактозой — сложным сахаром, содержащимся в молоке, — как деталь пазла. Благодаря совпадению их форм лактаза расщепляет лактозу на простые сахара, которые легче усваиваются пищеварительной системой.
Но как лактаза приобретает такую полезную форму? Она закодирована в последовательности составляющих ее аминокислот. По мере синтеза цепи в клетке тепловые флуктуации позволяют цепи исследовать свой энергетический ландшафт и сворачиваться в наиболее стабильное равновесное состояние. Этот процесс представляет собой своего рода термодинамические вычисления, поскольку он решает задачу сворачивания лактазы в правильную форму, используя только тепловую энергию окружающей среды клетки. После того как цепочка аминокислот сворачивается должным образом, продолжающиеся тепловые флуктуации вызывают лишь незначительные хаотичные колебания. Вновь образованный фермент сохраняет свою форму, поскольку находится в глубокой энергетической яме. Таким образом, несмотря на то, что функционирование такой природной системы, как живая клетка, происходит в среде, пронизанной тепловым шумом, она всё равно работает, зачастую с поразительной энергоэффективностью.
В состоянии равновесия и вне его
Один из видов термодинамических вычислений, называемый равновесными термодинамическими вычислениями, работает по принципу сворачивания белка. Если закодировать задачу, которую вы хотите решить, в системе, термодинамика может направить систему через энергетический ландшафт к энергетическому минимуму, соответствующему оптимальному решению задачи. «Можно взять небольшую электрическую цепь, дать ей возможность развиваться естественным образом под влиянием термодинамики, а затем измерить ее свойства, когда она достигнет термодинамического равновесия», — сказал Стивен Уайтлам, специалист по статистической физике из Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли, Калифорния.
Предоставлено Патриком Коулзом
Другой подход к термодинамическим вычислениям применяется, когда система выводится из состояния равновесия каким-либо источником энергии, подобно тому, как солнечное тепло не дает атмосфере Земли прийти в некое неизменное состояние. В этом случае вычисления происходят по мере того, как система постоянно перемещается по своему энергетическому ландшафту. Сама траектория движения кодирует результат вычислений. Такие «неравновесные» процессы широко распространены в природе; сама жизнь — один из них, и она питается постоянным потоком энергии и материи. Траектории объектов, движущихся в таких неравновесных условиях, демонстрируют вариант так называемой динамики Ланжевена, названной в честь французского физика начала XX века Поля Ланжевена. Динамика Ланжевена представляет собой своего рода релаксацию: система стремится снизить свою энергию и в процессе рассеивает энергию. Но система никогда не может прийти в устойчивое равновесное состояние, потому что случайные импульсы, такие как тепловые флуктуации, постоянно подталкивают ее в новом направлении.
По словам Уайтлама, в принципе динамика Ланжевена может быть реализована в электрической цепи, если она работает на достаточно низком уровне мощности, чтобы на нее влияли случайные тепловые флуктуации. Если ученые смогут добиться того, чтобы движение энергии в цепи соответствовало результату расчета, они смогут использовать ее для термодинамических вычислений. Как равновесные, так и неравновесные термодинамические компьютеры постоянно получают энергию от тепловых флуктуаций, объяснил Уайтлэм. Но равновесный компьютер должен достичь равновесия, чтобы завершить вычисления, в то время как неравновесный компьютер можно запрограммировать на завершение вычислений за заданное время. Вот почему неравновесные подходы к термодинамическим вычислениям так популярны, сказал Коулз: «Они потенциально могут быть быстрее, потому что не нужно ждать естественного выравнивания».
Structure From Noise
В большинстве попыток применить термодинамические вычисления на практике в качестве аналогов используются кремниевые схемы. В прошлом году Коулз и его коллеги из Normal Computing показали(открывается в новой вкладке), что такая схема может выполнять различные виды вычислений, в том числе обращение матрицы — математическую задачу, которая находит применение в самых разных областях, от машинного обучения до компьютерной графики, инженерии и финансов.
Компания Normal была основана в 2022 году Фарисом Сбахи, Антонио Мартинесом и Маттиасом Таном, бывшими сотрудниками Google X и Google Brain. Представленный ими термодинамический компьютер представлял собой изготовленную на заказ печатную плату с восемью кластерами компонентов, каждый из которых был соединен со всеми остальными в единую сеть. Каждый кластер содержал простой RLC-резонатор — резистор, конденсатор и катушку индуктивности, комбинация которых создает колебательный электрический сигнал определенной частоты. На схему подается случайный электрический сигнал: по сути, она управляется шумом.
Силу связи между каждой парой RLC-резонаторов в сети можно изменять, и все связи можно представить в виде математической матрицы. По сути, это электрическая версия набора взаимосвязанных пружин. Вопрос в том, как изменится динамика сети, если ее встряхнуть.
Оказывается, если сеть «встряхнуть» с помощью шума, сравнимого по энергии с силами взаимодействия, то равновесные флуктуации, которые она претерпевает, соответствуют математически обратной матрице взаимодействия. «Таким образом, вы можете собрать свое устройство, вернуться к нему через какое-то время и измерить флуктуации, и вы получите результат матричной инверсии», — говорит Уайтлэм.
Схема, созданная Коулзом и его коллегами, на самом деле не работала за счет окружающего шума, который был слишком слабым, чтобы повлиять на динамику. Исследователям приходилось добавлять дополнительный шум вручную, используя генератор случайных чисел, что требовало затрат энергии. Это одна из причин, по которой такая аналоговая модель сама по себе не демонстрирует обещанных энергетических преимуществ термодинамических вычислений. Но в конечном счете, по словам Коулза, преимущество заключается в том, что сами вычисления выполняются «бесплатно», если в них участвует шум. Команда Normal показала, что если масштабировать вычислительный блок, добавляя в его сеть больше узлов, то в какой-то момент он сможет решать задачи быстрее, чем обычная цифровая нейронная сеть, потребляя значительно меньше энергии и выделяя значительно меньше тепла.
После презентации этого прототипа компания Normal анонсировала новый термодинамический компьютер под названием CN101, в котором используется цифровая обработка данных на кремниевом чипе. Исследователи утверждают, что эту цифровую кремниевую технологию легче масштабировать, чем их аналоговую схему, и она может выполнять другие виды вычислений, например генерацию изображений и моделирование молекул. Устройство еще предстоит оценить другим экспертам.
Первоначальное доказательство принципа, проведенное командой Normal Computing, вдохновило Уайтлама, который недавно представил имитацию неравновесной термодинамической вычислительной схемы. Уайтлам использовал теоретическую модель задачи «устранения помех», смоделированную на классическом компьютере. Он обучил алгоритм на видео, на котором лицо Поля Ланжевена постепенно искажается из-за шума и растворяется в случайной статике. (Как и в работе Normal Computing, шум был создан искусственно с помощью генератора случайных чисел.) Затем он продемонстрировал, что алгоритм может начать работу со статичного изображения и реконструировать лицо Ланжевена.
Термодинамический компьютер, который использовал Уайтлэм, представлял собой сеть связанных узлов, и его состояние определялось тем, насколько сильно были связаны эти узлы. В процессе обучения алгоритм постепенно корректировал эти связи, чтобы найти конфигурацию, которая с наибольшей вероятностью приведет к появлению Ланжевена.
Это похоже на сеть связанных пружин, где у каждой пружины своя (и регулируемая) жесткость. На самом деле, по словам Уайтлама, «можно было бы построить термодинамический компьютер из настоящих пружин», хотя это скорее диковинка, чем практическая технология. Уайтлэм показал, что результирующая динамика следовала по пути, при котором рассеивалось минимальное количество тепла — по приблизительным подсчетам, примерно в 100 миллиардов раз меньше, чем при выполнении той же задачи цифровой нейронной сетью. То, как Уайтлэм обучал свой алгоритм, немного похоже на то, как сейчас обучают алгоритмы для генеративного ИИ. И действительно, это может стать одним из основных применений термодинамических вычислений. «Мой алгоритм генеративен в двух смыслах, — сказал Уайтлэм. — Во-первых, он превращает шум в структуру, тем самым создавая порядок из хаоса. Во-вторых, если обучить его на наборе изображений, он сможет генерировать дополнительные изображения, которых раньше не видел».
Normal Computing — не единственный стартап, который делает ставку на то, что термодинамика станет частью будущего вычислительной техники. Бостонская компания Extropic также была основана в 2022 году командой из Google, IBM, Apple и Microsoft. В октябре 2025 года компания анонсировала «первый в мире масштабируемый вероятностный компьютер» — сетку из тысяч взаимосвязанных полупроводниковых компонентов на чипе, — которая, по словам разработчиков, может выполнять алгоритмы генеративного искусственного интеллекта, потребляя примерно в 10 000 раз меньше энергии, чем существующие алгоритмы. (Эта работа) была недавно опубликована в журнале npj Unconventional Computing.)
Делать то, что естественно
Термодинамические вычисления могут не только обеспечить низкую стоимость вычислений с низким уровнем диссипации, но и дать представление о том, как работают сложные природные системы. Многое из того, что происходит в молекулярной биологии, уже можно описать как своего рода обработку информации. Например, сигнальная молекула (например, гормон) может попасть на поверхность клетки, и ее сигнал будет «трансдуцирован» — передан по цепочке взаимодействующих молекул, — так что в конечном итоге он переключит некий механизм в ядре клетки и активирует определенный ген. Похоже, что клетки способны выполнять такого рода вычисления очень эффективно, практически без рассеивания энергии, частично полагаясь на внутреннюю термодинамику межмолекулярных взаимодействий.
Так являются ли сами клетки своего рода термодинамическим компьютером? «С точки зрения физика, было бы справедливо сказать, что природа использует лангвиновские компьютеры, запрограммированные эволюцией», — сказал Уайтлам.