論文の概要: ON-OFF Neuromorphic ISING Machines using Fowler-Nordheim Annealers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05224v2
• Date: Sat, 01 Mar 2025 22:41:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 17:04:19.286642
• Title: ON-OFF Neuromorphic ISING Machines using Fowler-Nordheim Annealers
• Title（参考訳）: Fowler-Nordheimアニールを用いたオンオフ型ニューロモルフィックISINGマシン
• Abstract要約: 本稿では,Ising問題の基底状態への収束を確保するために設計されたニューロモルフィックアーキテクチャであるNeuroSAを紹介する。 複数回の実行で、NeuroSAは一貫して最先端の結果(99%)に集中するソリューションを生成したり、Max Independent Setベンチマークの最先端ソリューションを上回ります。 実例として,SpiNNaker2プラットフォーム上でのNeuroSAの実装結果を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.429465736433621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce NeuroSA, a neuromorphic architecture specifically designed to ensure asymptotic convergence to the ground state of an Ising problem using a Fowler-Nordheim quantum mechanical tunneling based threshold-annealing process. The core component of NeuroSA consists of a pair of asynchronous ON-OFF neurons, which effectively map classical simulated annealing dynamics onto a network of integrate-and-fire neurons. The threshold of each ON-OFF neuron pair is adaptively adjusted by an FN annealer and the resulting spiking dynamics replicates the optimal escape mechanism and convergence of SA, particularly at low-temperatures. To validate the effectiveness of our neuromorphic Ising machine, we systematically solved benchmark combinatorial optimization problems such as MAX-CUT and Max Independent Set. Across multiple runs, NeuroSA consistently generates distribution of solutions that are concentrated around the state-of-the-art results (within 99%) or surpass the current state-of-the-art solutions for Max Independent Set benchmarks. Furthermore, NeuroSA is able to achieve these superior distributions without any graph-specific hyperparameter tuning. For practical illustration, we present results from an implementation of NeuroSA on the SpiNNaker2 platform, highlighting the feasibility of mapping our proposed architecture onto a standard neuromorphic accelerator platform.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Fowler-Nordheim量子メカニカルトンネル法に基づくしきい値加熱法を用いて,Ising問題の基底状態への漸近収束を保証するために設計されたニューロモルフィックアーキテクチャであるNeuroSAを紹介する。 NeuroSAのコアコンポーネントは2つの非同期ON-OFFニューロンからなる。 各ON-OFFニューロン対の閾値はFNアニールにより適応的に調整され、結果として生じるスパイキングダイナミクスは、特に低温において、SAの最適脱出機構と収束を複製する。 ニューロモルフィックIsing マシンの有効性を検証するため,MAX-CUT や Max Independent Set などのベンチマーク組合せ最適化問題を系統的に解決した。 複数回の実行で、NeuroSAは一貫して最先端の結果(99%)に集中したソリューションの分布を生成したり、Max Independent Setベンチマークの現在の最先端ソリューションを上回ります。 さらに、NeuroSAはグラフ固有のハイパーパラメータチューニングなしでこれらの優れた分布を達成することができる。 実例として,我々はNeuroSAをSpiNNaker2プラットフォーム上で実装し,提案したアーキテクチャを標準的なニューロモルフィック・アクセラレーションプラットフォームにマッピングする可能性を強調した。

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