科學家使用二維材料，解決演演算法的「大規模問題」

據賓夕法尼亞州立大學的研究人員稱，解決大規模問題（如航空公司的時間表和供應鏈物流）的重要優化演演算法可能很快就會得到二維材料的推動，這將使演演算法能夠更好地解決這些問題並減少能源的使用。<br />
這些大規模的問題被稱為組合優化問題，這些問題非常複雜，使用窮舉式搜索找到最佳解決方案有時是不可行的。因此，演演算法是解決這些問題的寶貴工具，它能找到潛在的最佳解決方案。<br />
研究人員提出了一個解決方案，將一種被稱為模擬退火的優化演演算法與一種被稱為內存計算的技術相結合。模擬退火是基於冶金學中的退火，即金屬被加熱后，原子會自我重組，然後在最低能量狀態下結晶。<br />
研究時，科學家提議使用模擬退火演演算法來尋找伊辛模型的自旋玻璃系統（Ising spin glass system）的基態，這是一個以自旋方向的隨機性為特徵的磁性系統。要做到這一點，他們需要進行高端計算操作。為了進行這些計算，他們使用了二維材料，也就是只有幾個原子厚的材料。<br />
研究員表示：「首先，使用基於二維材料的晶體管可以實現超低功率運行，節省能源。然後，這項工作中使用的乘法器電路非常獨特，使我們能夠有效地計算自旋系統的能量。最後，與模擬退火的實現方式不同，實現我們工作所需的硬體不需要隨著問題的大