[論文レビュー] Evolution in Materio: Exploiting the Physics of Materials for Computation

Simon L. Harding, Julian F. Miller+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 17, 2006

Neural Networks and Reservoir Computing参考文献 93被引用数 47

ひとこと要約

本論文では、進化計算アルゴリズムを用いて材料の配置を進化させることで、CMOS基板、液体結晶、磁性量子ドット、電荷密度波、流体の屈折率変調といったバルク材料の内在的物理的性質を計算に活用する手法を提案する。主な貢献は、これらの材料における最近接相互作用が、従来の回路構造を用いずに、振動子、フィルタ、パターンマッチャ、光学レンズなどの機能的計算を実現できることを示したことである。外部刺激をプログラマブルな入力として用いることで、この計算は実現可能である。

ABSTRACT

We describe several techniques for using bulk matter for special purpose computation. In each case it is necessary to use an evolutionary algorithm to program the substrate on which the computation is to take place. In addition, the computation comes about as a result of nearest neighbour interactions at the nano- micro- and meso-scale. In our first example we describe evolving a saw-tooth oscillator in a CMOS substrate. In the second example we demonstrate the evolution of a tone discriminator by exploiting the physics of liquid crystals. In the third example we outline using a simulated magnetic quantum dot array and an evolutionary algorithm to develop a pattern matching circuit. Another example we describe exploits the micro-scale physics of charge density waves in crystal lattices. We show that vastly different resistance values can be achieved and controlled in local regions to essentially construct a programmable array of coupled micro-scale quasiperiodic oscillators. Lastly we show an example where evolutionary algorithms could be used to control density modulations, and therefore refractive index modulations, in a fluid for optical computing.

研究の動機と目的

• ナノスケール、マイクロスケール、メソスケールのバルク材料の物理的ダイナミクスが計算に利用可能かどうかを検討すること。
• 複雑な物理的システムのモデル化が計算的に困難であるという問題に対処するため、進化計算アルゴリズムを用いて機能的配置を発見すること。
• 中央集権的制御やグローバルクロックが不要な状況でも、局所的で最近接相互作用に基づく材料内に計算が自己組織的に出現することを示すこと。
• 外部刺激による材料特性の直接プログラミングを通じて、プログラマブルマターを特殊用途計算の基盤として調査すること。
• 詳細な物理モデルが不要な進化プログラミングにより、材料内に機能的行動を進化させることで、物理的モデリングの必要性を回避できることを示すこと。

提案手法

• 進化計算アルゴリズムを用いて、電圧、圧力、磁場などの材料パラメータの配置を探索し、望ましい計算的動作を示すものを特定する。
• 外部刺激（例：CMOSへの電圧印加、液体結晶への電場印加、流体への音響パulses印加）を用いて基板をプログラミングし、局所的な物性変化を誘発する。
• 出力応答（例：信号の発振、ビームの偏向、屈折率の変調）を測定し、進化した配置の適応度を評価する。
• 磁性ドット内のスピン相関や格子内の電荷密度波など、材料内の最近接相互作用を活用することで、グローバルな調整なしに計算を実現する。
• 数値シミュレーションと物理実験を併用して、進化したシステムを検証する。具体的には、磁性ドットアレイにおけるパターンマッチングと、流体レンズにおける光学ビーム形成を実装する。
• 遺伝的アルゴリズムを用いて、音響流体レンズのトランスデューサ駆動パターンを最適化し、複雑な光学ビームプロファイル（例：ベッセルビーム）を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来の回路構造を用いずに、バルク材料の物理的性質を活用して計算を実行できるか？
• RQ2 非線形的で複雑な物理的挙動を示す材料において、進化計算アルゴリズムが機能的配置を効果的に発見できるか？
• RQ3 液体結晶や磁性ドットアレイなどの材料における局所的で最近接相互作用が、どれほど有用な計算機能を実現できるか？
• RQ4 音響的圧力によって誘発される流体内の屈折率変調を用いて、プログラマブルな光学デバイスを構築し、計算に応用できるか？
• RQ5 デジタル論理ではなく物理的ダイナミクスに基づいて、パターンマッチングや信号フィルタリングを実行する材料系を進化させることは可能か？

主な発見

• 進化プログラミングを用いて、CMOS基板内でアナログ的サイン波発振子が成功裏に進化され、物理的基板ダイナミクスに基づく機能的計算が実証された。
• 液体結晶基板内でトーンディスクリミネータが進化され、分子配列と電場相互作用の制御により、周波数選択的応答が達成された。
• 磁性量子ドットアレイのシミュレーションにおいて、進化計算アルゴリズムがスピン相関と局所的相互作用を活用して、機能的パターンマッチング回路を生成した。
• 結晶格子内の電荷密度波の変調により、マイクロスケール領域における局所的抵抗制御が可能となり、周期的でない結合された準周期的発振子アレイが形成された。
• 流体レンズ内での音響パulsesにより、径方向の屈折率変調が生じ、約0.1%の変化が観測され、レーザービームの偏向が1 mm以上に達した。これにより、アキソンレンズ効果が形成された。
• 得られたビームプロファイルは自己修復性と回折フリー特性を示し、ベッセル関数およびマチウ関数の特性を確認した。この結果は、シミュレーションと実験的ビーム偏向測定の両方で裏付けられた。