يهتم باحثون -مثل "Zoltán Toroczkai"؛ الذي هو الأستاذ في قسم الفيزياء والأستاذ المساعد في قسم علوم وهندسة الحاسوب في جامعة نوتردام- بتسليط الضوء على الحوسبة التماثلية في وقت وصلت فيه الحوسبة الرقمية إلى أقصى إمكاناتها.

إذ يعمل "Toroczkai" مع مجموعة من المساهمين على تطوير نهج رياضي جديد من شأنه أن يساعد على تحسين العمليات الحسابية خارج الإطار الرقمي.

فإنَّ أحدث أبحاثه التي نُشرت في مجلة " Nature Communications"، تتحدث عن محلل رياضي تماثلي جديد يمكنه العثور على أفضل حل للمسائل الصعبة "NP-hard problems".

إنَّ "NP hardness" نظرية التعقيد الحسابي للمشكلات التي تشتهر بصعوبتها، فعندما يكون عدد المتغيرات كبيرًا فإن المشكلات المرتبطة بالجدولة والمعلوماتية الحيوية "bioinformatics"* والتصوير الطبي وعديد من المجالات الأخرى تكون غير قابلة للحل تقريبًا بالطرائق المعروفة.

وبعد اختبار طريقتهم الجديدة على مجموعة متنوعة من المشكلات التي يصعب معالجتها في NP، توصّل الباحثون إلى أن لدى محللهم القدرة على أن يؤدي إلى حلول أفضل، وربما أسرع، من الذي يمكن حسابه رقميًّا.

استُخدِمَتْ أجهزة الحاسوب التماثلية للتنبؤ بالمد والجزر في أوائل منتصف القرن العشرين وحتى أواخره، وتوجيه الأسلحة على البوارج وإطلاق صواريخ ناسا الأولى في الفضاء. وفي وقت لاحق استُخدِمَت الترانزستورات التي يمكن تكوينها لحل المشكلات مع مجموعة من المتغيرات.

تؤدي هذه الحواسيب التماثلية وظائف رياضية مباشرة، فعلى سبيل المثال؛ لجمع 5 و 9، تضيف الفولتية التي تتوافق مع هذه الأرقام، ثم تحصل على الإجابة الصحيحة على الفور. ومع ذلك، كان أداء هذه الأجهزة ثقيلًا وكانت عرضة للضجيج (اضطرابات في الإشارات)، وكان من الصعب إعادة تكوينها لحل المشكلات المختلفة.

وبالعودة إلى الحواسيب الرقمية؛ فقد ظهرت هذه الحواسيب بعد أن أُنتِجت الترانزيستورات والدارات المدمجة بكميات كبيرة وموثوقة وكافية لعديد من المهام.

تُعَدُّ خوارزميات الكمبيوتر في البرامج عبارة عن مجموعات من الإرشادات التي تخبر أجهزة الحاسوب بكيفية تأديتها، ونظرًا إلى أن العملية تقتصر على استخدام 0  و 1 ، فإن هذا يجعل برمجة هذه البرامج أكثر بساطة -أيضًا-، ويسمح للحوسبة الرقمية بالسيطرة على قرابة 70 عامًا.

ومع ذلك فإن القيود الخاصة بالحوسبة الرقمية قد تمنع أجهزة الكمبيوتر الرقمية من حل مشكلات "NP-hard" متعددة المتغيرات.

تتمثل إحدى هذه المشكلات في مسألة "البائع المتجول"؛ إذ يجب أن يبدأ مندوب المبيعات في مدينة واحدة والعودة إلى تلك المدينة في نهاية الرحلة، ولكن بينهما يجب أن يسافر إلى جميع المدن المختلفة في القائمة.

ما هو أكثر الطرق فعالية بين جميع الطرقات؟

تصبح هذه المسألة أكثر صعوبة مع إضافة مزيد من المدن، فقد أشار "Toroczkai" إلى أن الصعوبة في مسائل التحسين "Optimization" في قوله: "عندما يمكنك  تقديم بعض الإجابات دائمًا، لا يمكنك تحديد إذا كانت هي الأمثل".

ويكمن تحدّي الحوسبة التماثلية في تصميم الخوارزميات المستمرة، على عكس الحوسبة الرقمية التي لها تاريخ طويل في تطوير الخوارزميات؛ إذ  تفتقر الخوارزميات في أجهزة الحاسوب التماثلية إلى قاعدة معرفة مماثلة فيصعب تصميمها.

يختلف نهج "Toroczkai" عن أنواع خوارزميات أجهزة الحاسوب الرقمية، في جميع الجوانب؛ إذ إن

الخطوة التي تليها هي تصميم أجهزة وبناؤها التي تعتمد على هذا النهج، وهي عملية ستُختَبَر داخل كلية الهندسة في نوتردام.

ستُبنى أجهزة الحاسوب التماثلية لتأدية مَهمَّات محددة، وليس لاحتياجات الحوسبة اليومية.

هذا العمل جزء من جهد لعدة مؤسسات على نطاق واسع، ويسمى الإلكترونيات الجماعية موفرة الطاقة  (EXCEL Extremely Energy Efficient Collective Electronics)، برئاسة سومان داتا "Suman Datta"، رئيس قسم الهندسة وأستاذ الهندسة الكهربائية، وبالتعاون مع شارون هو "Sharon Hu"، أستاذ علوم الحاسوب والهندسة.

ويقول توروكزاي "Toroczkai": " إنَّ هناك كثير من المشكلات الهندسية التي تحتاج إلى حل في هذه المرحلة، مثل السعات الوهمية والتحكم في الضجيج تحكُّمًا أفضل، لكنها ستُحَلُّ يومًا ما من الناحية التماثلية".

ومن أجل هذا البحث، تعاون "Toroczkai" مع "Maria Ercsey-Ravasz" من جامعة "Babes-Bolyai" في رومانيا والفِرَق العاملة معهم، وموَّلَتْ المؤسسة العلوم الوطنية، ومؤسسة أبحاث الإلكترونيات النانوية عمل "Toroczkai"، وذلك كما تمول NSF وبعض شركاء الصناعة أعمال "EXCEL".

*المعلوماتية الحيوية (Bioinformatics): هي استخدام أحدث تقنيات الرياضيات التطبيقية، والمعلوماتية informatics، والإحصاء، وعلوم الحاسب لحل مشكلات بيولوجية حيوية.

المصادر:
هنا
هنا