Оптическая сеть способна решать сложные вычислительные задачи

- Реклама -

Оптоволоконные сети в современном мире образованы миллионами километров кабеля и используются для доставки Интернета, кабельного телевидения и телефонных сервисов.

В работе, о которой рассказывается в новом выпуске Light: Science & Application, исследователи из Сингапура, Испании и Великобритании, утверждают, что подобные глобальные сети обладают собственным вычислительным потенциалом. Они способны решать проблему гамильтонового пути — определять возможно ли проложить маршрут через все города (вершины графа), так чтобы никакой город не посещать повторно — в сотни раз быстрее, чем современные компьютеры.

В частности, в новой работе демонстрируется, что для графа с 30-ю вершинами оптоволоконная система тратит на поиск решения в 375 раз меньше времени, чем традиционные компьютеры. Метод Монте-Карло обеспечивает еще большее быстродействие, но предполагает некоторую вероятность ошибочного прогноза. В отличие от него, оптоволоконный алгоритм дает точный ответ. Минимальная длина оптических линий, необходимая для решения задачи с 30 вершинами оценивается в 100 км.

Проблема гамильтонова пути относится к знаменитому классу NP-полных задач, время решения которых возрастает экспоненциально с ростом сложности. Несмотря на многие годы исследований, до сих пор не найдено эффективного способа решения NP-полных проблем. Для поиска гамильтонова пути «оптический оракул» ассоциирует с каждой вершиной задержку оптического сигнала, выбранную так, чтобы сумма задержек при однократном посещении всех вершин давала уникальное число. Если на выходе сети регистрируется сигнал с такой задержкой, следовательно, гамильтонов путь существует.

Авторы не предлагают использовать для расчетов существующие оптические сети, это было бы непрактично, но демонстрируют, что оптоволоконные линии могут стать основой мощной вычислительной платформы будущего. В ней традиционные преимущества фотоники — быстродействие, высокая пропускная способность и параллелизм — могут применяться в комбинации с реконфигурируемыми материалами и наносистемами, делая возможным эффективное решение сложных компьютерных задач.

- Реклама -