05,11,2026 96보기
【계기인터넷 연구 개발 속보"조합 최적화 문제는 금융, 물류, 기계 학습 등 분야에 널리 존재한다.전통적인"폰 노이만"구조는 날로 규모가 방대해지는 문제를 처리할 때 뚜렷한 병목에 직면했다.광전이신기는 물리시스템의 동력학진화를 리용하여 본 징벌을 병행하여 해답을 구하는것은 대규모조합최적화하드웨어의 가속을 실현하는 중요한 기술로선이다.그러나 그 하부 물리적 캐리어의 연속적인 시뮬레이션 특성과 이신 모델의 이산 이원 제약 사이에는 본질적인 차이가 존재하여 시스템 진화 과정이 하드웨어 진폭의 불균등함, 소음 누적과 성능 표류 등 요소의 영향을 받기 쉬워 해답의 정확도가 떨어지고 확장성이 제한된다.
최근, 중국과학원 반도체연구소 광전자재료와 부품 전국중점실험실 리밍 연구원팀은 베이징이신지능과학기술유한공사와 연합하여"광자학연구"(Photonics Research) 에서 최신 연구진전을 발표했다: 연구팀은 동적 급활성 피드백 메커니즘에 기초한 혼합신경형태 광전이신기 (HNOIM) 를 제기하여 아날로그 탐색과 디지털 잠금 협동을 통해 진폭의 불균일한 계산으로 인한 효과적인 변형과 연속적인 수렴 다이내믹스 진화 공식의 연속적인 수렴 다이내믹스 문제를 교정하였다.업계에서 인정받고 인정받는 G-set(G1 – G21)표준산례 라이브러리 테스트에서 HNOIM은 99.68% 의 해답 정확도를 실현했고, 여러 세트의 복잡한 산례는 알려진 Z 우해 (BKS) 를 안정적으로 출력했으며, 단일 해답 시간 (TTS) 은 0.44ms에 불과해 기존 아날로그 해열 알고리즘 (199.61ms) 보다 3개 수량 레벨을 향상시켰다.연구팀은 1601개 노드, 각 연결에 9비트의 고정밀 가중치를 적용한 전체 연결 초대규모 최적화 네트워크에서 HNOIM 혼합 아키텍처가 잔여 에너지 오차 (설비 실제 연산 결과 에너지와 문제 이론 Z 우수 Z 저에너지의 차이 비율) 를 0.068%, Z 우수 에너지 접근 능력을 43배 향상시키는 등 초대규모 복잡한 장면의 타당성 테스트를 실시했다.
이 연구는 광전이신기의 해답정확도와 시스템의 확장성을 제고하는데 새로운 기술방안을 제공하여 광전이신계산의 발전과 대규모 조합최적화에서의 응용에 중요한 버팀목을 제공해주었다.
반도체소는 학술혁신주체로서 박사생팀이 독창적으로"동태적이고 가파른 피드백 메커니즘"을 제기하고 광전이신기계통의 구조개조, 전반 과정의 실험물리검증, 데이터분석 및 학술론문의 작성과 발표를 전면적으로 책임지였다.베이징이신지능과학기술유한공사는 그 산업화 우세에 의거하여 이 연구에 높은 완비성의 실험환경과 기초하드웨어플랫폼을 제공하였으며 FPGA 공정팀과 반도체소 과학연구인원을 파견하여 공동으로 하층핵심계산논리의 소프트하드웨어협동개발을 완성하여 고정밀도, 고성능의 산례구해를 위해 공정기초를 닦아놓았다.
이 연구 성과는'Hybrid neuromorphic optoelectronic Ising machine via dynamic steep-activation feedback'이라는 제목으로'광자학 연구'(Photonics Research)에 발표됐다.반도체소 박사생 리진이 제1저자, 반도체소 박사생 마학룡이 공동제1저자, 반도체소 리명 연구원이 통신저자이다.이 사업은 북경시과학기술위원회 북경시과학기술계획프로젝트"광전이신기지능계산관건기술연구"(Z241100004224001) 의 지원을 받았다.
참조:반도체소 혼합신경형태 광전이신기 연구에서 진전 - 중국과학원 반도체연구소【인용시간: 2026년 7월 23일】
