近日，中科院半导体所光电子研发中心李明研究员和团队研发出一种微波光子伊辛机。他们提出利用微波相位来表征伊辛自旋，通过利用长距离光纤作为存储介质时，可产生多达 25600 个伊辛自旋。
其自旋稳定性也能得到很好的保证，可以连续稳定地工作 12 个小时。这是由于微波信号的波长是光波的 104 倍，不易受到外界环境影响。
同时，微波信号易于操控，因此很容易就能和当前成熟的高速电子系统兼容，从而实现任意的可编程。
针对一维、二维等简单伊辛模型的测试结果显示，此次提出的微波光子伊辛机能够获得更低的能量，故在求解组合优化问题时可能会有更好的性能
（来源：Light: Science & Applications）
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相关论文以《基于光电参量振荡器的大规模相干伊辛机》（Large-scale coherent Ising machine based on optoelectronic parametric oscillator）为题发在Light: Science & Applications上。
图 | 相关论文（来源：Light: Science & Applications）
岑启壮是第一作者，中科院半导体所光电子研发中心研究员李明、以及北京邮电大学信息光子学与光通信研究院教授戴一堂担任共同通讯作者。
图 | 李明（来源：李明）
从实验结果来看，结合高速的电子技术，这种基于光电参量振荡伊辛机，可以满足大规模、高相干、可编程方面的要求。
由于该伊辛机主要基于模拟计算，因此可以利用系统演化规律实现计算，从而有望实现真正的计算加速。
另据悉，光电振荡器主要用于微波信号产生，而该团队是第一个利用光电振荡器实现计算的课题组，并且求解的还是传统计算机难以应付的组合优化问题。
实际上早在 2017 年，大众集团就曾启动全球首个采用超导量子伊辛机进行交通优化的试点项目，并已取得不错的研究成果
而李明团队的微波光子伊辛机，其主要功能是能用于求解等价于伊辛模型的组合优化问题，因此可以在很多场景中找到应用。
比如，在金融投资中，当投资者想获取较高收益同时又想避免过高风险时，就得把所有资产按合适的比例，分别投放到不同项目上，以实现某一时间段内的期望收益最大化。
而在相应的预期收益和风险的条件下，利用这款微波光子伊辛机，就可以求解到底在何种投资组合下，可以获得最大的预期收益。
此外，在大规模的制造业中，由于生产和供应链的复杂性，如何用更少的资源、更短的时间、更少的库存、造出更多的产品，成为生产作业中必须面对的组合优化问题之一，而这也是微波光子伊辛机可以发挥本领的地方。
在交通规划中，考虑到乘客需求、车辆分布、接驾距离、拥堵情况等复杂因素，这时也可以借助伊辛机求解器，快速高效地对司机和乘客进行实时、动态的调度。
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终极目标：开发高性能、通用型的组合优化求解器
组合优化问题，是指从大量的可能组合中找到最优化组合的一类问题。伴随着工业科技革命以及现代社会的日益复杂化，组合优化问题无所不在，包括金融、电力分配、药物研发、交通控管、电路设计、以及人工智能等诸多领域。组合优化问题的高效、准确求解有助于提高生产效率、增加收益、优化配置。
可以说，组合优化问题的高效求解仍是研究热门，但目前仍看不到一个很明确的技术路线。一旦取得突破，将有力推动人工智能技术更加迅速的发展。
近年来，电子技术、计算机技术的迅猛发展为组合优化问题的求解提供了强大的助力。
但随着电子算力瓶颈的日益凸显，数字技术将难以应对规模日益增大的组合优化问题，尤其在实时性方面。
传统的冯诺依曼结构计算机，其理论结构采用确定型图灵机，只能对多项式时间的算法进行有效计算。众多的组合优化问题，都属于非确定性多项式（NP，Non-deterministic Polynomial time）困难问题或 NP-完全问题。
研究表明，尚无任何一种算法可以在多项式的时间内，精确地求解 NP-困难问题或者 NP-完全问题。随着组合的变量增加，计算机在求解这些问题所需的时间，会以指数速率甚至阶乘速率增加。
虽然很多组合优化问题可以接受非最优的解答，人们也开发出各种近似算法减小计算时间。
但是，随着组合优化问题规模的日益增长，传统的计算机在可容忍的时间内仍难以保证获得预期效果。尤其在大规模、复杂的交通规划以及金融投资组合等问题上，对求解有实时性的新挑战。
相关人士已经注意到，自 2000 年代以来 CPU 的速率基本没有显著的增长，计算加速更多依赖算法的发展、而不是算力硬件的升级。
目前存在的各种算法，比如模拟退火、蚁群、人工神经网络等，它们将优化问题映射为自然现象或物理过程的演化。
虽然实现了计算速度的提升，但这些算法仍然局限在已有的数字计算机内。
要想打破困境，就得抛却“万能”的冯诺依曼结构，寻找并实现与目标问题完美匹配的自然现象或者物理规律，以此作为新型计算体系去实现计算加速。
沿着这一思路，学界已经提出很多非冯计算模型，例如光子计算、量子计算、DNA 基因计算等。
事实上，模拟计算可谓由来已久，日晷、浑天仪、计算尺都可以视作是模拟计算的实例，它不需要模数/数模的转换，也不受总线时间、数据 I/O、存储器与处理器数据传输速率等因素的限制。
针对组合优化问题，模拟计算可将目标问题映射到自然界已存在的具有收敛特性的系统中（也被称为退火机），然后通过一系列的技术手段，让该系统演化到收敛态；接着再对系统状态进行统计测量，以获得针对原始问题的求解。
受到物理退火过程原理启发，退火机通过不断重复、相对缓慢的“退火”过程，让物理系统对应的能量不断降低，最终达到一个较低或最低的状态。
通过将组合优化问题映射到退火机，系统的较低/最低能量终态，即可反映问题的近似解或最优解。具体的组合优化数学问题，则要映射到物理的退火机，中间需要一个“桥梁”。
而伊辛模型恰好可以起到优异的连接作用：一方面，众多的常见组合优化问题，例如分区问题、涂色问题、包装问题、图形同构等都可以映射为伊辛模型；另一方面，伊辛模型很容易被映射到具体的物理系统中。
实际上，伊辛模型本身起源于铁磁性物质的原子自旋统计。它由德国物理学家威廉·楞次（Wilhelm Lenz）在 1920 年提出，旨在描述铁磁性物质的内部的原子自旋状态及其与宏观磁矩的关系。
那些可以实现伊辛模型、并能在其中通过参数调整，逐步达到较低能量状态的物理退火机被称为伊辛机。
当前，受到关注较多的是基于超导电路的量子伊辛机、以及基于光学参量振荡的相干伊辛机。利用这些伊辛机，人们在自旋规模、可编程性等面向实际问题的探索上，已经取得很多结果。
最具价值和振奋人心的结论，莫过于证明伊辛机在一些组合优化问题上具有计算加速潜力。
但这两类伊辛机仍有一些不足之处，就超导电路的量子伊辛机而言，超导电路中的量子特性相当脆弱，在大规模的超导电路中难以实现长时间的相干性。
对于光学参量振荡的相干伊辛机，由于通信波段光的波长仅为 1.5 微米，光相位对环境极为敏感，用长距离（公里级别）的光纤存储光脉冲时同样面临相干性的问题。
基于此，李明课题组开展了此次课题。他表示：“此次研究最初是受到美国斯坦福大学和日本 NTT 研究公司 Yoshihisa Yamamoto 教授的启发，他们提出并验证了利用光参量振荡器来构建伊辛机。”
而李明研究组一直致力于研究光电振荡器，从直觉上觉得既然光学振荡器可以用于构建伊辛机，那么光电振荡器也可以。
他说：“特别是相比日本 NTT 利用光参量振荡器的方案，我们的方案放在微波域上，预期稳定性将得到极大的提升。并且相比于光信号，微波信号具有更好的稳定性和可操控性，因此我们判断利用光电振荡器可以实现性能更好的伊辛机。”
然而，当他们真正进行实验时，才发现稳定性上依然存在不足。为了保持伊辛自旋的相位稳定性，课题组投入了大量时间。
李明说：“从这个角度也能看出日本 NTT 的研究人员，必然对稳定性下了很多功夫，才能实现有效的计算。事后来看，我们所花的这些时间都是值得的，我们的实验样机也可以稳定地工作 12 小时小时，这远远超出利用光参量振荡器实现的伊辛机（4 秒）。”
（来源：Light: Science & Applications）
具体来说，利用振荡器构建伊辛机的逻辑底层，是把伊辛哈密顿量与振荡器网络的损耗关联起来，这时振荡器倾向于以最小的损耗状态下工作，即对应于所构建的伊辛哈密顿量。
然而，问题的关键是如何在光电振荡器中实现二值状态的振荡。之前针对光电振荡器的研究，基本都集中在产生高频谱纯度的微波信号上，所产生的信号的相位具有随机性，无法用于构建伊辛自旋。
为了实现二值振荡的信号，课题组在光电腔中引入微波上的变频过程，结果发现变频过程的引入，让光电振荡器可以产生丰富的信号类型，相关论文已于 2020 年发表在Light: Science & Applications
进一步地，他们发现在某种特殊的条件下，这种振荡器可以实现二值相位的振荡，从而能够用于构建伊辛自旋。
对于把光电振荡器用于信号产生来说，尽管李明和团队都很熟悉。但是，用于求解伊辛问题却是从头开始。
从理论上对系统进行建模、从实验上实现二值相位的稳定振荡、以及如何实现自旋之间的耦合、如何把伊辛问题编译到物理系统中......
这些对于他们来说都是不小的挑战，一路走来磕磕碰碰，课题组对这些问题的理解也愈发深刻，最终取得了不错的成果。
不过就此次成果来说，只是从原理上验证了方案的可行性，距离真正投入实用仍有一些鸿沟需要跨越，其中最重要就是实现任意编程。
在实际应用场景中，组合优化问题的规模、类型、结构可能都不相同。因此，针对不同的组合优化问题，需要构建不同的耦合矩阵即任意的编程。
关于这方面的工作，他们正在紧密地进行，并已取得一定的成果。解决了任意的编程之后，还得充分检验伊辛机的性能，不仅要和冯诺依曼式的数字计算机做性能对比，还需要和基于其他物理平台实现的伊辛机进行性能对比。”李明表示。
而其终极目标是开发高性能、通用型的组合优化求解器，并对外开放相应的算力，届时只需介入互联网，即可获得这种云计算服务。
（来源：Light: Science & Applications）
两位院士，终身难忘
另据悉，在李明的科研之路上，有两位恩师让他终身难忘。
2009 年，李明开始师从加拿大渥太华大学姚建平院士，开展微波光子学领域的研究。
李明说：“他教会了我三件事情：第一，实验必须要有理论支撑，理论没搞清楚，实验就很难成功。第二，对待科研工作必须具有坚忍不拔的坚强意志和奋斗精神。姚老师工作非常刻苦，好几次我在夜里 12 点将论文修改稿发给他，第二天一早他就已经连夜把论文改好了。第三，对于学生培养，既要严厉又要关心。”
2013 年，祝宁华院士将李明引进到中科院半导体研究所微波光电子学课题组，至今已有 10 年光阴。
李明说：“我回国之后，祝老师担任半导体所副所长和国家信息光电子领域专项专家组组长，无论他多忙都会抽出时间思考学术问题并指导学生开展科研工作， 32GHz 高速直调激光器就是他在这样忙碌的环境下研制出来的。在他的培养下，我一步步获得了国家优青和杰青项目的资助。”
他继续说道：“祝老师还教会我对于公事一定要有公心。多年来，祝老师获得了学术界的广泛认可，这跟他始终葆有公心密不可分，在处理国家部委交办的事情时，他首先想到的是全局，而不是自己和团队。”
在两位老师的影响之下，李明也建立了良好的科研观和育人观，并已获得多项荣誉。而在未来，还有更多难题等着他去攻克。
参考资料：
1.Cen Q, Ding H, Hao T, et al. Large-scale coherent Ising machine based on optoelectronic parametric oscillator[J].Light: Science & Applications, 2022, 11(1): 1-10.
2.Neukart F, Compostella G, Seidel C, et al. Traffic flow optimization using a quantum annealer[J]. Frontiers in ICT, 2017, 4: 29.
3.Hao T, Cen Q, Guan S, et al. Optoelectronic parametric oscillator[J].Light: Science & Applications, 2020, 9(1): 1-10.
