COBRA2: CMOS Oszillator-basierter schneller Annealing Computer 2

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Klaus Hofmann
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 496307198

Kombinatorische Optimierungsprobleme treten in wissenschaftlichen und technischen Anwendungen häufig auf, sind aber mit klassischen Algorithmen, die auf digitalen Prozessoren ausgeführt werden, nur sehr zeit- und energieaufwendig lösbar. Anwendungen kombinatorischer Optimierungsprobleme finden sich in allen Industrie- und Wissenschaftsbereichen, von Finanzanwendungen, Arzneimittelforschung, KI und maschinellem Lernen bis hin zu Lieferkettenoptimierung und Logistik. Bekannte NP-vollständige Optimierungsprobleme sind „Travelling Salesman“, „Max-Cut“ und „Knapsack“, aber auch die Rekonstruktion übertragener Symbole in drahtlosen Multi-User-Multiple-Input-Multiple-Output-Netzwerken (MU-MIMO). Eine gängige Formulierung für solche kombinatorischen Optimierungsprobleme ist das Ising-Modell. Die Aufgabe besteht darin, das Minimum des entsprechenden Ising- Hamiltonoperators zu finden, der als Graphenproblem dargestellt werden kann. Da diese Probleme NP-vollständig sind, ist das Finden einer sehr guten Lösung auf herkömmlicher digitaler Prozessorhardware sehr zeit- und energieaufwendig. Neuartige Ansätze nutzen physikalische, direkte Problemdarstellungen zur Berechnung. Ein neuer Ansatz sind oszillatorbasierte Ising- Maschinen (OIMs). Die grundlegende Idee besteht darin, konfigurierbare gekoppelte Oszillatornetzwerke zu verwenden, die zu einem Energieminimum streben. Die Implementierung eines solchen Systems unter Verwendung verfügbarer CMOS-Technologie wurde im vorherigen Projekt untersucht und experimentell mit zwei fabrizierten Chips demonstriert. Obwohl die Ergebnisse bereits sehr vielversprechend sind (der zweite ASIC mit 1440 Oszillatoren konvergiert in weniger als 1 µs bei nur etwa 460 mW), ist weitere Forschung erforderlich, damit OIMs größere, reale Probleme lösen können. Basierend auf den Erkenntnissen beabsichtigen wir, die analoge OIM-Optimierung mit digitalen Algorithmen zu kombinieren, um die Vorteile beider Ansätze zu vereinen. Im beantragten Projekt wollen wir ein größeres Optimierungsproblem in kleinere hierarchische Teile partitionieren, wobei jedes Teilproblem zunächst vom vorhandenen OIM gelöst wird. Parallel dazu beabsichtigen wir jedoch, die digitalen Konfigurationsregister und die Hochgeschwindigkeits-I/O Schnittstellen so anzupassen, dass die Gesamtlösungszeit (incl. Embedding-Lösen-Zurückschreiben) um Größenordnungen beschleunigt wird. Abgesehen von der Geschwindigkeit muss die Qualität der Lösung erfasst, und quantitativ als auch qualitativ bewertet werden, um den Partitionierungsalgorithmus zu steuern. Insgesamt beabsichtigen wir mit diesem Forschungsprojektvorschlag als Fortsetzung des ersten „Cobra“-Projekts, grundlegende Forschungsfragen zur praktischen Anwendbarkeit von OIMs für große und damit praktische Optimierungsprobleme zu beantworten, die (technisch nicht implementierbare) OIMs mit mehr als 20–50.000 Oszillatoren erfordern würden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen