量子計算機基于量子比特（又稱“量子位”）執(zhí)行運算任務(wù)，在解決多體問題、路徑規(guī)劃問題等復(fù)雜問題方面相較經(jīng)典計算機有巨大優(yōu)勢。但是，由于量子計算需要通過昂貴的實驗設(shè)備構(gòu)建，且在低溫操作、相干時間控制、容錯等方面仍面臨巨大挑戰(zhàn)，仍需經(jīng)歷較長的發(fā)展階段。

在此背景下，研究人員基于電子集成電路開發(fā)出具有概率比特（又稱“概率位”）的概率計算機，并將其視作向量子計算過渡的中間方案。這種計算機通過對概率的數(shù)值運算進行問題求解，在解決非線性規(guī)劃、多體系統(tǒng)問題方面具有性能優(yōu)勢，且能在常溫條件下運行，因此更加接近實用。

一、概率計算原理簡介

多年來，研究人員不斷探索蒙特卡洛算法在金融風(fēng)險分析、藥物開發(fā)、供應(yīng)鏈物流以及物理和化學(xué)研究工作中的潛在應(yīng)用。蒙特卡洛算法以概率統(tǒng)計理論為指導(dǎo)，通過統(tǒng)計與數(shù)值分析來求解復(fù)雜問題。經(jīng)典計算機在這一問題上的效率較低，需要耗費大量的時間與能源。

量子計算機中，量子位組成的系統(tǒng)可以通過許多可能路徑演化到最終狀態(tài)，而選擇哪種路徑完全是一種偶然。通過將每種路徑的概率振幅相加來得到最終的概率振幅，將總概率振幅的模進行平方運算得到最終的實際概率。由于量子位可以并行工作，量子計算機對于某些特定任務(wù)的運算速率遠超經(jīng)典計算機。然而，概率振幅是一個復(fù)數(shù)，因此可能出現(xiàn)“負概率”的錯誤情況，需要通過Shor算法、Grover算法等算法來精心編排運算路徑，從而抵消錯誤的“負概率”路徑的影響。

研究人員參考了量子計算機的工作原理，設(shè)計了使用概率位工作的概率計算機，將所有實現(xiàn)路徑的概率相加來得到最終概率。量子計算機需要屏蔽電磁場干擾、在接近絕對零度的超低溫下才能進行工作，而概率計算機可以基于硅基電子電路設(shè)計，可以在常溫下工作。

因此，普渡大學(xué)電氣和計算機工程教授、概率計算先驅(qū)之一蘇普里約·達塔（Supriyo Datta）認為，對于涉及復(fù)數(shù)的算法，量子計算機能夠展現(xiàn)出無與倫比的優(yōu)越性，但對于解決涉及正數(shù)數(shù)值運算的隨機變量問題，概率計算可能具有相當大的競爭力。

一般而言，研究人員使用自旋態(tài)粒子構(gòu)建單個概率位，利用其隨機的“上”和“下”兩種狀態(tài)表示二進制運算中的0和1，每種狀態(tài)的概率均為50%。概率位表現(xiàn)為隨機的純噪聲，不攜帶任何信息。然而，將多個概率位耦合，利用概率位之間相互影響的復(fù)雜相關(guān)性，可以構(gòu)建概率計算機，從而有效地解決優(yōu)化問題。

二、概率計算機的實現(xiàn)方式

目前，研究人員提出了兩種構(gòu)建概率計算機的方式，分別是通過傳統(tǒng)電路與隨機數(shù)生成器，以及通過專用硬件設(shè)備。

（一）通過傳統(tǒng)電路與隨機數(shù)生成器實現(xiàn)概率計算

由于集成電路中的晶體管都是基于確定性而制造，很難自然產(chǎn)生隨機的不確定性，因此需要通過算法生成偽隨機序列來實現(xiàn)概率位。

日本富士通公司正使用普通硬件結(jié)合隨機數(shù)生成器構(gòu)建概率計算機，以模擬概率位翻轉(zhuǎn)。隨后，使用電子自旋的伊辛模型（Ising model）和退火（Annealing）算法來實現(xiàn)非線性規(guī)劃功能。退火算法受到自然系統(tǒng)總是趨于向最低能量狀態(tài)演化這一規(guī)律的啟發(fā)，通過模擬自然系統(tǒng)的自演化來處理信息。

算法終止時的當前解即為所得近似最優(yōu)解。因此，只要能將組合優(yōu)化問題翻譯成伊辛模型問題，然后通過退火算法求出伊辛模型的最優(yōu)解，再將結(jié)果反向翻譯的系統(tǒng)，就能得到用來解決組合優(yōu)化問題的新型計算機。這種方法的缺點是功耗較高。2020年4月，日本東京工業(yè)大學(xué)、日立公司、北海道大學(xué)和東京大學(xué)研究人員開發(fā)出隨機元細胞自動機退火器架構(gòu)（Stochastic Cellular Automata Annealer Architecture，STATICA），也采取了類似的構(gòu)建原理。

（二）開發(fā)專用硬件設(shè)備

由于概率運算依賴于概率位的隨機性，因此研究人員嘗試通過本身具有隨機性的器件來構(gòu)建概率計算機。這也是目前全球研究人員不斷嘗試攻克的重要方向。

第一種方法是利用鐵磁體中的磁隧道結(jié)（Magnetic Tunneling Junction，MTJ）。磁性隧道結(jié)的電阻取決于其磁性狀態(tài)，且不穩(wěn)定，它在兩個磁態(tài)之間快速翻轉(zhuǎn)，導(dǎo)致其電阻在兩個值之間不斷變化，可用于創(chuàng)建概率位。早期的計算機使用磁隧道結(jié)構(gòu)建磁芯存儲器，但很難將磁存儲器小型化，因為磁體越小越不穩(wěn)定。研究人員正是利用了磁隧道結(jié)的不穩(wěn)定性質(zhì)，結(jié)合若干個晶體管來構(gòu)建概率位。

其中的一個晶體管由輸入電壓控制，其他的僅用于緩沖輸出。2017年，美國普渡大學(xué)的蘇普里約·達塔（Supriyo Datta）教授與加州大學(xué)圣芭芭拉分校的凱雷姆·坎薩里（Kerem Camsari）助理教授首次提出了使用設(shè)備的噪聲與不確定性創(chuàng)建具有隨機性的概率計算機，被認為是概率計算的先驅(qū)。

2019年，在日本東北大學(xué)合作者的幫助下，達塔與坎薩里教授團隊構(gòu)建了一臺具有8個概率位的概率計算機。通過找到特定的連接模式，并正確連接概率位，概率位電路將通過輸出峰值信號的形式給出答案。通過這種方法構(gòu)建的概率計算機比經(jīng)典計算機上的優(yōu)化算法快了6個數(shù)量級，并且采樣速度提高了5-18倍，然而能耗降低了10倍、占用面積減小了100倍。

此外，這種概率計算機也具有將概率位擴大到5000個的潛力，有望用于處理更復(fù)雜的問題。目前，中國北京航空航天大學(xué)的曾瑯、曹凱華等研究人員也在進行類似的概率計算器件研究。

通過磁隧道結(jié)構(gòu)建的概率位 （圖片來源：IEEE Spectrum）

另一種構(gòu)建概率計算機的方式利用了閃存設(shè)備的噪聲和不確定性來模擬事件的隨機性。美國佐治亞理工學(xué)院、英特爾和韓國科學(xué)技術(shù)高等研究院通過閃存中鰭式晶體管（FinFET）的固有時間噪聲作為隨機性的模擬源，替代了隧道結(jié)，在閃存中實現(xiàn)了概率計算機。

三、應(yīng)用前景

（一）解決非線性規(guī)劃問題與多體問題

概率計算機基于隨機性進行并行計算，因此適用于求解路徑規(guī)劃、投資組合問題等非線性規(guī)劃問題，以及求解物理、化學(xué)反應(yīng)模擬和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等多體問題。路徑規(guī)劃問題是組合優(yōu)化中的一個NP難問題，在運籌學(xué)和理論計算機科學(xué)中非常重要。多體問題需要在擁有大量粒子構(gòu)成的微觀系統(tǒng)中求解，其中的粒子之間不斷相互作用，產(chǎn)生復(fù)雜的相關(guān)性。

因此，系統(tǒng)的波函數(shù)很復(fù)雜，并含有大量信息，常常無法進行精確或可分析的計算。概率計算機的并行計算方式可以提高計算速度、擴大求解規(guī)模，因而適合解決大而復(fù)雜的計算問題。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模擬示意圖

（二）與人工智能結(jié)合的可能性

研究人員認為概率計算機可能有助于機器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)。人工智能和機器學(xué)習(xí)的一個關(guān)鍵步驟是根據(jù)不完整的數(shù)據(jù)做出決策，最好的方法是輸出每個可能答案的概率。目前的經(jīng)典計算機無法以節(jié)能的方式做到這一點，而概率計算機的出現(xiàn)有望填補這一空缺。加州大學(xué)圣芭芭拉分?？菜_里教授團隊計劃探索概率計算機中的深度學(xué)習(xí)算法。佐治亞理工學(xué)院研究團隊也表示，強化學(xué)習(xí)的過程需要隨機探索訓(xùn)練環(huán)境，或許可以通過概率計算提供解決方案。

審核編輯：劉清