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 16:11:47.493250
- 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
- Authors: Zihao Chen, Zhili Xiao, Mahmoud Akl, Johannes Leugring, Omowuyi Olajide, Adil Malik, Nik Dennler, Chad Harper, Subhankar Bose, Hector A. Gonzalez, Mohamed Samaali, Gengting Liu, Jason Eshraghian, Riccardo Pignari, Gianvito Urgese, Andreas G. Andreou, Sadasivan Shankar, Christian Mayr, Gert Cauwenberghs, Shantanu Chakrabartty,
- 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:
- 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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