Исследователи MIT используют отработанное тепло для математических вычислений

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) нашли неожиданный способ использовать то, от чего электроника обычно изо всех сил пытается избавиться: тепло. Вместо того чтобы рассматривать избыточное тепло как проблему, команда показала, что его можно использовать для выполнения определенных математических операций самостоятельно, без какого-либо дополнительного электрического питания.

Работа сосредоточена на кремниевых структурах размером всего лишь с частицу пыли. Эти структуры не содержат транзисторов или движущихся частей. Вместо этого они полностью полагаются на то, как тепло естественным образом проходит через твердый материал. По словам исследователей, этот поток можно сформировать достаточно точно, чтобы выполнять умножение матрицы на вектор — ключевую операцию, используемую во многих моделях машинного обучения.

Исследование возглавлял студент MIT Кайо Силва в сотрудничестве с научным сотрудником Джузеппе Романо. В симуляциях тепловые структуры смогли выполнить вычисления с точностью выше 99%.

Вот как это работает

Ключевая идея заключается в том, что разницы температур выступают в качестве входных данных, а результирующая тепловая диффузия автоматически производит выходной результат.

Чтобы это работало, исследователи использовали подход к проектированию, известный как обратный дизайн. Вместо того чтобы вручную рисовать структуры, они определили желаемую математическую операцию и позволили программному обеспечению генерировать сложные кремниевые геометрии, которые направляли бы тепло нужным образом. Многие из этих конструкций выглядят неправильными и пористыми, но каждая деталь играет роль в контроле за распространением тепла. Поскольку тепло может течь только от горячих областей к более холодным, команде также пришлось разделять вычисления на положительные и отрицательные части и обрабатывать их отдельно.

Эта технология не предназначена для замены традиционных процессоров. Тепло движется гораздо медленнее электрических сигналов, а структуры могут выполнять только фиксированные операции. Но идея может быть полезна в очень специфических ситуациях, таких как пассивное тепловое зондирование, картирование температуры на чипе или простая обработка сигналов, которая не оправдывает дополнительного энергопотребления.

Как отметил Силва, большинство электронных систем рассматривают тепло как потраченную впустую энергию. Эта работа придерживается противоположной точки зрения и задается вопросом, можно ли заставить это тепло сделать что-то полезное, прежде чем оно рассеется.

Это пока еще ранние исследования, но они предлагают иной взгляд на вычисления, где тепло — не просто побочный эффект, а часть самого процесса.

Интересный факт: Идея использования физических явлений для вычислений не нова. Например, в 2016 году ученые продемонстрировали, что магнитные свойства некоторых материалов можно использовать для создания «магнитных нейронных сетей», выполняющих операции без традиционной электроники. Подход MIT с теплом продолжает эту линию «физических вычислений», открывая путь к созданию сверхэнергоэффективных специализированных сопроцессоров для интернета вещей и датчиков.