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量子算法 DNA計(jì)算與后經(jīng)典計(jì)算時(shí)代
2019年05月27日 14:26:57來(lái)源:資本實(shí)驗(yàn)室點(diǎn)擊量:52054
導(dǎo)讀二進(jìn)制與偉大的計(jì)算機(jī)相結(jié)合,推動(dòng)人類進(jìn)入了信息化時(shí)代。在這個(gè)基于物質(zhì)世界的,由0和1構(gòu)成的新世界中,我們依靠算法和電子技術(shù)不斷解決了大量曾經(jīng)無(wú)法解決的問(wèn)題。
  【安防展覽網(wǎng) 科技動(dòng)態(tài)】二進(jìn)制與偉大的計(jì)算機(jī)相結(jié)合,推動(dòng)人類進(jìn)入了信息化時(shí)代。在這個(gè)基于物質(zhì)世界的,由0和1構(gòu)成的新世界中,我們依靠算法和電子技術(shù)不斷解決了大量曾經(jīng)無(wú)法解決的問(wèn)題。
 
  然而,好奇的人類總是善于提出新的、更加復(fù)雜的問(wèn)題,這又反過(guò)來(lái)推動(dòng)了計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步。這一次,我們開始處于一個(gè)新的節(jié)點(diǎn),那就是伴隨著摩爾定律的逐步失效,我們將迎來(lái)后經(jīng)典計(jì)算(post-classical computing)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代,量子計(jì)算、生物計(jì)算等將開始登上歷史舞臺(tái)。
 
  這兩種新的算法將幫助我們解決現(xiàn)在看起來(lái)很難解決的問(wèn)題。盡管它們目前都處在發(fā)展初期,但兩者的探索和持續(xù)進(jìn)步值得我們長(zhǎng)期的關(guān)注。
 
  1.經(jīng)典計(jì)算機(jī)何處去
 
  毫無(wú)疑問(wèn),英特網(wǎng)是經(jīng)典計(jì)算力量的體現(xiàn)。*各種形狀和尺寸的數(shù)十億臺(tái)計(jì)算機(jī),通過(guò)算法、無(wú)線電信號(hào)和光纖電纜形成網(wǎng)絡(luò),相互協(xié)作,創(chuàng)造出一種我們所知的宇宙中特別的生活方式。更令人難以置信的是,經(jīng)典計(jì)算在不到兩代人的時(shí)間里就完成了這一壯舉,這是一個(gè)沒(méi)有歷史先例的技術(shù)進(jìn)步速度。
 
  在這種進(jìn)步的背后,1965年提出的摩爾定律一直發(fā)揮了理論作用。但在該定律下,硅計(jì)算機(jī)芯片畢竟是一種物理材料,因此它受到物理、化學(xué)和工程規(guī)律的支配。當(dāng)我們把集成電路上的晶體管縮小到納米級(jí)后,晶體管就不能再像以往一樣每?jī)赡曜冃∫淮巍?br /> 
  以英特爾不斷被曝出其處理器中的安全漏洞為例,在一定程度上,這是由于工程師們必須想盡辦法來(lái)提高處理器的性能和速度,而這在物理上已經(jīng)不可能改善集成電路本身。
 
  隨著晶體管縮小到只有7納米長(zhǎng),工程師們已經(jīng)達(dá)到讓晶體管使用少數(shù)量的原子來(lái)制造工作元件的節(jié)點(diǎn)。任何更小的晶體管,其結(jié)構(gòu)的完整性都會(huì)很快崩潰,并失去控制和引導(dǎo)電流的能力,而正是電流傳遞的信息讓計(jì)算機(jī)得以如此強(qiáng)大。
 
  當(dāng)電流的轉(zhuǎn)換和控制得以提升時(shí),計(jì)算機(jī)可以更快速、更靈活。但是,你不能讓電子以超過(guò)它所通過(guò)的介質(zhì)所決定的速度而運(yùn)動(dòng)。要“加速”電子的流動(dòng),的方法就是減少它在邏輯門之間的移動(dòng)距離,而這種操作產(chǎn)生的結(jié)果可以比以前快幾萬(wàn)億分之一秒,這就是40年來(lái)我們一直在做的事情。
 
  經(jīng)典計(jì)算機(jī)的處理器無(wú)疑速度很快,但不幸的是速度還不夠快。盡管經(jīng)典計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備不可思議的能力,但它在難以解決但又極其重要的數(shù)學(xué)問(wèn)題(如優(yōu)化和蛋白質(zhì)折疊)面前卻又*莫展。經(jīng)典計(jì)算機(jī)操作的順序性意味著其自身永遠(yuǎn)無(wú)法趕上一個(gè)O(2n)或O(n!)問(wèn)題的增長(zhǎng)速度。
 
  沒(méi)有人愿意接受,過(guò)去半個(gè)世紀(jì)我們所享受的不可思議的技術(shù)之旅即將結(jié)束,但除非我們發(fā)現(xiàn)一種算法能夠提供這種增長(zhǎng)速度的捷徑,否則我們必須超越經(jīng)典計(jì)算機(jī)。
 
  2.量子算法的到來(lái)
 
  自Peter Shor發(fā)表個(gè)量子算法(分解大數(shù)質(zhì)因子量子算法)以來(lái)的25年里,數(shù)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家們已經(jīng)開發(fā)出其他量子算法來(lái)解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以解決的問(wèn)題。
 
  在這幾十種量子算法中,許多都比我們所知道的有效的經(jīng)典算法快幾個(gè)數(shù)量級(jí)。當(dāng)然,這些算法只有在它們所處的獨(dú)特量子環(huán)境中才能實(shí)現(xiàn)。
 
  量子計(jì)算領(lǐng)域的一些重要的工作是創(chuàng)建模擬各種量子系統(tǒng)的算法,這些系統(tǒng)從激光技術(shù)到醫(yī)學(xué)無(wú)所不包。這些算法將在很大程度上超過(guò)類似的經(jīng)典計(jì)算模擬。目前,進(jìn)行分子模擬的經(jīng)典算法于它可以模擬的分子類型。這些算法通常只限于自旋軌道少于70個(gè)的分子,而且模擬的復(fù)雜性增長(zhǎng)得如此之快,以至于變得越來(lái)越難以處理。
 
  而一個(gè)量子比特能足夠有效地代表這些軌道中的一個(gè),一個(gè)只有100個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)將能夠進(jìn)行經(jīng)典計(jì)算機(jī)*的分子模擬。這些模擬可能揭示各種以前未知的化合物,并且可以為各種疾病提供新的治療方法。
 
  從深度優(yōu)先搜索(depth-first search)到絕熱優(yōu)化(adiabatic optimisation),量子算法應(yīng)用廣闊,而且在不斷進(jìn)步。當(dāng)這些算法真正投入使用,商業(yè)、行政、醫(yī)學(xué)、工程等領(lǐng)域一些令人沮喪的,棘手的,指數(shù)級(jí)的問(wèn)題都將迎刃而解。然而,這些算法所缺乏的是與之相對(duì)應(yīng)的,具有足夠量子比特的,足夠強(qiáng)大的量子計(jì)算機(jī)。
 
  總體來(lái)看,量子計(jì)算技術(shù)目前還處于初級(jí)階段,這不僅涉及你必須掌握的量子比特,你還必須發(fā)現(xiàn)一種能夠室溫超導(dǎo)的材料,并弄清楚你如何維持量子比特的內(nèi)部環(huán)境,使其盡可能接近零度才能工作。
 
  此外,一臺(tái)計(jì)算機(jī)需要做的絕大多數(shù)工作在量子計(jì)算機(jī)上的執(zhí)行速度不會(huì)比在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上更快,因?yàn)轫樞蚧牟僮鞑⒉皇橇孔佑?jì)算機(jī)的設(shè)計(jì)對(duì)象。在量子計(jì)算機(jī)完全到來(lái)之后的很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),我們?nèi)詫⑹褂媒?jīng)典計(jì)算機(jī),而量子計(jì)算機(jī)可能被放置在企業(yè)和國(guó)家實(shí)驗(yàn)室,通過(guò)云計(jì)算提供處理服務(wù)。
 
  3.為后經(jīng)典時(shí)代重新定義計(jì)算機(jī)
 
  經(jīng)典計(jì)算機(jī)所面臨的問(wèn)題是計(jì)算機(jī)本身的電子性質(zhì)所固有的。計(jì)算機(jī)從簡(jiǎn)單的電子電路發(fā)展而來(lái),并使用一種非常具體的計(jì)算方法來(lái)解決問(wèn)題,因此它被地鎖定在電子技術(shù)已經(jīng)使用了一個(gè)多世紀(jì)的連續(xù)二進(jìn)制數(shù)計(jì)算模型中。但這個(gè)模型在我們目前的技術(shù)中占主導(dǎo)地位并不意味著它是執(zhí)行計(jì)算的方法。
 
  我們可以把視線從對(duì)硅芯片的癡迷移開,來(lái)看看計(jì)算研究的另一個(gè)主要領(lǐng)域:DNA計(jì)算。這是一個(gè)有著令人難以置信發(fā)展?jié)摿Φ念I(lǐng)域。這個(gè)概念乍看上去可能有點(diǎn)奇怪,讓人凌亂。但如果你仔細(xì)想想,它顯然是后經(jīng)典計(jì)算研究和開發(fā)的候選技術(shù)。
 
  DNA編碼已經(jīng)成為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)機(jī)制,但研究人員現(xiàn)在正在深入挖掘DNA本身的各個(gè)組成部分,而它本身也有可能成為一種計(jì)算機(jī)制。
 
  研究表明,四種不同的氨基酸(A、T、C和G)作為DNA的構(gòu)建基塊,可以作為可編碼的比特被重新利用。當(dāng)混合后,這些氨基酸自然地自我組裝成DNA鏈,而不僅僅是任何DNA,而是所有可用材料可能的DNA排列。
 
  這是一個(gè)可能改變游戲規(guī)則的創(chuàng)新,因?yàn)樵诹孔颖忍氐寞B加上執(zhí)行操作與真正的并行計(jì)算不同。量子計(jì)算機(jī)只會(huì)給你一個(gè)單一的輸出,要么是一個(gè)值,要么是一個(gè)結(jié)果量子狀態(tài),所以它們解決指數(shù)或階乘時(shí)間復(fù)雜度問(wèn)題的效用完全取決于所使用的算法。
 
  然而,DNA計(jì)算利用了這些氨基酸構(gòu)建和組裝成長(zhǎng)鏈DNA的能力?;旌线@些氨基酸,它們自然會(huì)形成一組更長(zhǎng)更復(fù)雜的氨基酸排列。排列都是關(guān)于優(yōu)化的,即使是量子計(jì)算機(jī)也很可能發(fā)現(xiàn)這種優(yōu)化超出了它的能力。
 
  這就是DNA計(jì)算如此令人興奮的原因。正在進(jìn)行的DNA計(jì)算的研究將及時(shí)揭示其真正的功效,但自組裝的DNA鏈提供了真正并行計(jì)算的前景,即使是量子計(jì)算也不能宣稱這一點(diǎn)。
 
  總體而言,不論是量子計(jì)算還是DNA計(jì)算,它們將重新定義我們所知道的計(jì)算,我們將通過(guò)集成這些不同的模型來(lái)創(chuàng)建新的系統(tǒng),并產(chǎn)生持續(xù)的影響。
 
  雖然推測(cè)具體的進(jìn)展可能很有趣,但比任何一項(xiàng)進(jìn)展更重要的是這些不同的進(jìn)展共同產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng),例如區(qū)塊鏈、5G網(wǎng)絡(luò)、量子計(jì)算機(jī)和人工智能。
 
  (參考信息:interestingengineering)
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