传统计算机的计算能力潜能预计将在10—25年之内被挖掘殆尽。即使发挥最大能力，传统计算机也难以有效处理某些包含组合多变量，并需要在大量可行解中寻求最优解的问题。

　　10月20日，《Science》杂志报道了一种基于光-电信号处理的新型计算机原型，该计算机可以有效处理多变量-最优解问题。该原型若得以商业化，将能显著降低多变量-最优解问题的求解成本——这些问题的可行解多的惊人。

　　左侧为博士后皮特·麦克哈蒙（Peter McMahon），右侧为访问学者阿里热扎·马兰迪（Alireza Marandi）。马兰迪正在观察伊辛机的原型。图片来源：L·A·西塞罗

　　文章共同作者，开奖，博士后皮特·马克哈蒙（Peter McMahon）表示，光-电计算机之前并无先例，因此该计算机开创了计算机科学的新研究领域。在未来的数年中，将会有更多的科研小组将投入到光-电计算机研究中，解决其面临的一系列技术问题，并努力将其实用化。

　　行商问题——最优解问题的例子

　　组合优化问题求最优解是传统计算机难以撼动的硬骨头，即使退而求其次，只寻找这类问题的准最优解，需要的计算时间也大得惊人。

　　行商问题则是一个典型的组合优化问题：一名行商需要走访N个城市，最后回到出发地。每个城市必须经过一次，但也只能经过一次。行商希望计算出最优的路线。这个问题看上去很简单，但是在城市数N增加时，求最优解的计算量增长速度快的惊人。因此，行商问题很难用传统计算机求解。

　　斯坦福大学前博士后，论文共同作者阿里热扎·马兰迪（Alireza Marandi）表示，组合优化问题是困扰传统计算机的拦路虎，因为只要城市数目N达到一个不算太大的值，对所有可能的路线进行分析并找出最优解的工作就得花费比宇宙年龄还要长的时间，哪怕采用超级计算机，结果也是一样。

　　但是，若能找到解决行商问题的高效方法，那么获得的收益将不可估量。例如，运输公司可以据此找到送货的最佳方法；通信公司可以据此设计出信号相互干扰最小的无线通信网络；生物学家可以通过计算来确定蛋白质的三维构型。

　　因此，一代代计算机科学家仍在组合优化问题高效计算领域辛勤耕耘，并确实找到了一些计算组合优化问题准最优解的高效方法。

　　解决行商问题的伊辛机

　　斯坦福大学科研团队将他们开发的光-电计算机称为“伊辛机”，伊辛模型是一种描述磁现象的数学模型。光电计算机类似于一个由人造磁体组成的可编程网络，每个磁体的状态只能是“向上”或“向下”。此外，该系统和真实的磁系统一样，也有维持系统最稳定状态的倾向。

　　光-电计算机的原理是：按照组合优化问题的数学模型对一个磁体网络中的链接编程后，该磁体网络会自动向最稳定状态演化，因此该磁体网络的最终状态就对应了组合优化问题的最优解。在行商问题中，每个伊辛机中的人造磁体都代表了某条路径中的某个城市的位置。

　　斯坦福团队没有使用真正的磁体网络，而是使用了一种被称为“简并光学参量振荡器”（degenerate optical parametric oscillator）的激光系统。通电后，该系统会出现“向上”和“向下”的“自旋”。激光脉冲代表了某种路线下城市的位置。

　　在两年前的早期伊辛机研发中，科研人员对每个光脉冲都提取一小部分，将其延迟，并可控地将延迟后脉冲的一部分与后继脉冲相加。通过光脉冲耦合这种方法，科研人员“编程”实现了城市间的道路。启动后，伊辛机会自动开始寻找最优解，通过对各个光脉冲最终相位的测量，就可以获得最优解。

　　早期伊辛机需要大量光脉冲，j2直播，再给每个光脉冲配备可控光延时器件。这导致早期伊辛机的成本高昂，难于应用。

　　简化系统，扩大规模

　　最新的斯坦福伊辛机经过改进，将可控光延时器件换成了数字电路，用数字电路实现链接，而计算仍由激光系统完成。