科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步同時(shí)也帶來(lái)了更加復(fù)雜和更具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，大自然以最神奇的方式為人類解決各種難題提供源源不斷的靈感，群體智能就是一個(gè)很好的例子。在蟻群等復(fù)雜系統(tǒng)中，個(gè)體通過(guò)遵循簡(jiǎn)單規(guī)則發(fā)生非線性相互作用可以使得整體表現(xiàn)出個(gè)體所不具備的新的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)或功能（圖1），這種涌現(xiàn)行為展現(xiàn)出的強(qiáng)大智慧可以作為一種高級(jí)計(jì)算手段用于求解一些傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)難以處理的復(fù)雜運(yùn)算問(wèn)題。因此設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)類似群體智能行為的多智能體硬件系統(tǒng)是未來(lái)構(gòu)建大規(guī)模、高能效、自適應(yīng)、高魯棒人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵。然而，群體這一復(fù)雜系統(tǒng)中個(gè)體數(shù)量的龐大性、初始分布的隨機(jī)性及后續(xù)復(fù)雜的演化行為極大增加了其硬件實(shí)現(xiàn)的困難程度，利用傳統(tǒng)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)很難模擬其復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)行為。
圖1.自然界中的多智能體系統(tǒng)
針對(duì)這一關(guān)鍵問(wèn)題，北京大學(xué)集成電路學(xué)院/集成電路高精尖創(chuàng)新中心黃如院士-楊玉超教授課題組從電場(chǎng)調(diào)控下導(dǎo)電細(xì)絲的生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)行為出發(fā)，利用憶阻器件自身物理演化規(guī)律首次構(gòu)建了能夠高度映射群體智能行為的多智能體自組織演化微觀計(jì)算系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，大量隨機(jī)分布的銀納米團(tuán)簇作為智能體在電場(chǎng)作用下發(fā)生自發(fā)、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)的電化學(xué)反應(yīng)和遷移行為，基于受電場(chǎng)加速的正反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)自組織演化。初始路徑長(zhǎng)度微小的差異通過(guò)銀納米團(tuán)簇之間的非線性相互作用被放大，最終導(dǎo)電細(xì)絲的連接路徑符合最優(yōu)化的求解原則，在求解相關(guān)問(wèn)題時(shí)具備天然的優(yōu)勢(shì)（圖2）。
圖2.基于憶阻效應(yīng)構(gòu)建的分布式多智能體系統(tǒng)
在技術(shù)路線上，團(tuán)隊(duì)首先在器件層面對(duì)銀納米團(tuán)簇自組織演化的基本物理機(jī)制進(jìn)行研究，并提煉出銀納米團(tuán)簇演化與群體智能行為在原理上的共性。其中，銀納米團(tuán)簇演化過(guò)程中涉及到的動(dòng)力學(xué)因素為后續(xù)復(fù)雜運(yùn)算問(wèn)題的靈活映射和高效求解提供了有效手段。在此基礎(chǔ)上，利用銀團(tuán)簇演化受電場(chǎng)調(diào)控的特點(diǎn)在單元層面構(gòu)建了距離調(diào)制和電壓調(diào)制兩種基本調(diào)制單元，并演示了通過(guò)距離-電壓混合調(diào)制模式整合信息從而降低求解復(fù)雜度的能力。進(jìn)一步，將兩種單元結(jié)構(gòu)作為基本模塊在級(jí)聯(lián)層面提出了并聯(lián)和串聯(lián)兩種集成方案，為大規(guī)模復(fù)雜運(yùn)算問(wèn)題的求解提供了可行方案?；菊{(diào)制單元和單元集成方案為問(wèn)題求解提供了通用的結(jié)構(gòu)和方法，利用構(gòu)建的分布式多智能體自組織演化微觀計(jì)算系統(tǒng)成功演示了對(duì)圖優(yōu)化和路徑規(guī)劃問(wèn)題的高效智能求解，計(jì)算所需的時(shí)間復(fù)雜度僅為O(1)。
本研究提出的多智能體自組織演化計(jì)算實(shí)現(xiàn)方案在表達(dá)和處理信息時(shí)具備高能效、自適應(yīng)、高容錯(cuò)等優(yōu)勢(shì)，大量銀團(tuán)簇作為智能體基于正反饋機(jī)制在整個(gè)解空間內(nèi)通過(guò)自組織演化實(shí)現(xiàn)并行物理尋優(yōu)，可代替繁瑣的窮舉操作，顯著降低計(jì)算所需要的開(kāi)銷。這種利用器件自身物理演化規(guī)律實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)算的思路為復(fù)雜運(yùn)算問(wèn)題的映射和求解提供了全新的角度和方法，有望作為一項(xiàng)全新的技術(shù)為非馮計(jì)算架構(gòu)注入強(qiáng)大生命力。
相關(guān)成果以「A Distributed Nanocluster Based Multi-Agent Evolutionary Network」為題，發(fā)表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。北京大學(xué)集成電路學(xué)院2017級(jí)博士生徐麗瑩為第一作者，楊玉超教授、黃如院士為通訊作者。
黃如院士-楊玉超教授團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期深耕憶阻器、類腦計(jì)算、存算一體智能芯片研究，迄今為止累計(jì)發(fā)表Nature Electronics、Nature Reviews Materials、Nature Nanotechnology、Nature Communications、Science Advances、IEDM等期刊和會(huì)議論文130余篇，2篇入選TOP 0.1% ESI熱點(diǎn)論文，11篇入選TOP 1% ESI高被引論文，研究工作在國(guó)際上形成重要影響力。
該研究工作得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家杰出青年基金、國(guó)家自然科學(xué)基金委后摩爾重大研究計(jì)劃、111計(jì)劃等項(xiàng)目以及北大-百度基金、霍英東教育基金會(huì)和騰訊基金會(huì)的支持。
–北京大學(xué)集成電路學(xué)院
