熱力学コンピュータ：ランダム性を活用する新たな計算パラダイム

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従来のコンピュータチップはすべて、熱エネルギーによって引き起こされる原子や電子のランダムなゆらぎという根本的な障害と常に戦っている。このノイズはトランジスタの微細化を制限し、信頼性のある動作を維持するためだけに膨大なエネルギーを消費させる。

物理学者やエンジニアからなる小さくとも成長を続けるコミュニティは、この戦いに意味があるのか、あるいはノイズを計算リソースに変換できるのかを問いかけている。その結果生まれたのが熱力学コンピューティングという新興分野であり、熱によるランダムなゆらぎを抑圧するのではなく、活用するものである。

Normal Computingの主席科学者パトリック・コールズ氏は次のように述べている。「この分野は、熱力学を計算リソースとして活用するコンピュータを設計することです。」

仕組み

中心的な洞察は物理学に由来する。抵抗、コンデンサ、インダクタからなる単純な電気回路は、その構成要素が熱ノイズによって揺さぶられることで、多くの可能な状態を自然に探索する。最も安定した状態が数学的問題の解に対応するように回路が設計されていれば、システムは平衡に落ち着くだけでその解を見つけ出す。

これはタンパク質の折りたたみに類似しており、長いアミノ酸鎖がランダムに「動き回り」、最もエネルギーが低い形状を見つけるまで続く。自然界は何十億年もの間、この種の計算を行ってきた。

ローレンス・バークレー国立研究所のスタッフ科学者スティーブン・ホワイトラム氏は、画像のノイズ除去ができる回路を構築することでこの原理を実証した。ランダムな静止ノイズから認識可能な画像を再構築し、同じタスクを行う従来のデジタルニューラルネットワークよりも約1000億倍少ない熱しか放出しない。「これまでに私たちが熱力学コンピューティングのために考案したコンピュータ設計は、1990年頃の小さなデジタルニューラルネットワークと同程度の能力しかありません」とホワイトラム氏はQuanta Magazineに語った。

2つのアプローチ

2つの異なる戦略が登場している。元Google BrainおよびGoogle Xの研究者によって設立されたスタートアップNormal Computingは、RLC回路（抵抗、インダクタ、コンデンサ）のネットワークを使用して、自然な熱ゆらぎを通じて計算を行う平衡システムを構築している。同社は2025年に査読付きの実証結果をNature Communicationsに発表し、マルチモーダル拡散モデルを実行するために設計された初の専用熱力学チップCN101をテープアウトした。

元Google量子研究者によって設立された第2のスタートアップExtropicは、非平衡アプローチを採用している。そのXTR-0プラットフォームは、注入されたノイズによって駆動される数千の半導体コンポーネントを使用して確率的計算を実行する。同社は、このアプローチが生成AI推論において従来のハードウェアよりも1万倍少ないエネルギーで済むと主張しているが、結果はプレプリントとしてのみ公開され、まだ査読を受けていない。

可能性

熱力学コンピューティングはデジタルコンピュータの代替ではない。確率、サンプリング、最適化を含む特定のクラスの問題、すなわち現代のAIを支配するまさにその種の計算に最も適している。拡散モデル、ベイズ推定、分子シミュレーションはすべて、大きな可能性空間の探索を伴い、ブルートフォースなデジタルシミュレーションではなく自然にこれを行うハードウェアの恩恵を受ける可能性がある。

この分野はまだ初期段階にある。Normal Computingのロードマップでは、今後数年間でますます高性能なチップが計画されているが、同社の研究者自身も現在の状況を1990年代の量子コンピューティングに例えている。ホワイトラム氏は生物学からの視点を提供した。「物理学者としての私の考え方では、自然界は進化によってプログラムされたランジュバンコンピュータを使用していると言っても過言ではありません。」

現在の課題は、研究者がこれらの生物学的コンピュータの人工版を構築し、実用化できるかどうかである。

雅子 訳

Sources

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