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日本東北大學和普渡大學的研究人員構建了一臺新型概率計算機，用“概率比特”代替量子比特，成功地解決了通常被認為是 “量子” 問題的整數因式分解問題。
1981年，物理學家理查德·費曼(Richard Feynman)作了著名的“用計算機模擬物理”的報告，提出一個問題 “計算機能否有效地模擬量子物理系統？”這提出了一個挑戰，因為基于二進制邏輯(1和0)進行計算的電子計算機并不擅長捕捉量子力學中固有的不確定性。費曼建議，解決這個問題的一種方法是使用量子構建塊來制作一臺反映量子行為的計算機——換句話說，就是量子計算機。但費曼還有另一個想法：一臺能夠模仿量子力學概率行為的經典計算機。將近40年過去了，日本東北大學的深見俊輔(Shunsuke Fukami)和他的東北大學及普渡大學的同事們為這種概率計算機構建了硬件——也稱為隨機計算機(stochastic computer)。他們的工作發表在本期Nature雜志。除此之外，這一進步可能帶來更節能的設備，能夠進行更快、更復雜的計算。━━━━
經典計算機以0和1的形式存儲和使用信息。量子計算機使用的量子比特可以同時為0和1。2017年，由普渡大學電氣和計算機工程杰出教授Supriyo Datta領導的一個研究小組提出了使用p比特(p-bits，或probabilistic bits)的概率計算機的想法，p比特可以在任何給定時間為0，也可以為1，并在兩者之間迅速波動。“有一組有用的問題可以用量子比特來解決，也可以用p比特來解決。可以說p比特就是‘窮人的量子比特’，”Datta說。研究人員表示，量子比特需要在非常低的溫度下才能運作，而p比特可以在室溫下工作，就像今天的電子產品一樣，所以現有的硬件可以用來制造概率計算機。團隊制造了一種改進版的磁阻隨機存取存儲器(MRAM)，該技術利用磁鐵的方向來創造0或1對應的電阻狀態。研究人員對MRAM 器件作了修改，使其故意不穩定以更好地促進 p 比特波動的能力。
接下來，研究人員將三個傳統的硅晶體管和一個微小的磁鐵結合起來，創造出了所謂的p比特，其波動可以得到控制。這些磁鐵厚度只有10個原子大小，在這個尺寸下，它們開始隨機運動。該團隊的一個關鍵進展是調整磁鐵的厚度，以平衡熱噪聲的穩定性，并以可控的方式引入隨機性。
8個這樣的 p比特單元相互連接構建了一臺概率計算機這種隨機計算方案的特別之處在于，它可以解決一些傳統計算機難以解決的問題，比如機器學習，其涉及到處理不斷增加的大數據量。但是，我們怎么知道這種隨機計算機的性能比傳統方法更好呢?
研究團隊對設備進行了編程，成功地解決了通常被認為是“量子計算”的問題：對35161和945這樣的數字因式分解成更小的數字，即整數因式分解，該設備可以計算整數因子的數達到945。對于標準計算機來說，這種計算非常困難，以至于它們已經成為密碼中使用的公共加密密鑰的基礎。傳統的概率計算機——使用硅晶體管的計算機——將需要1000多個晶體管才能完成這項任務。但是深見和他的同事們的機器只用了8個p-bits。此外，他們的組件需要的表面面積只有傳統概率計算機的三百分之一，使用的能量只有十分之一。
一段時間以來，微型化技術的進步意味著硅芯片每千瓦時的操作次數大約每1.6年就會翻一番。但這一趨勢自2000年左右以來一直在放緩，研究人員認為，這一趨勢可能正在接近物理極限。“革命性”這個詞在科技界被過度使用，但深見和他的同事的論證表明，隨機計算機有可能大幅提高這類計算的能源效率。然而，更廣泛地使用隨機計算將需要公共資助者和硅芯片制造商付出更大的努力。歐盟、日本和美國的公共資助者確實有一定的隨機計算研究計劃。企業也在通過諸如半導體研究聯盟(go.nature.com/2mlhmoo)這樣的財團資助研究。但是，當面臨技術中斷時，政府和大公司的改變可能會比較緩慢，這是可以理解的，部分原因是它們需要保護自己的利益。隨著大數據需求的不斷增長，能源效率越來越難以忽視，這就是為什么行業和政策制定者需要加快步伐。深見的團隊提出了一個潛在的解決方案，并成功地證明了這個概念。展望未來，政府和企業將需要創造資金機會，讓這項創新——以及費曼的探索——有機會見到光明的一天。原文：
https://www.nature.com/articles/d41586-019-02781-4
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