Leestijd: 5 minuten

De Revolutionaire Nieuwe Benadering van Computing

Stel je voor: een computer die niet vecht tegen ruis en willekeur, maar deze juist omarmt als brandstof voor berekeningen. Dit is precies wat thermodynamisch rekenen belooft – een baanbrekende nieuwe benadering van computerarchitectuur die de natuurlijke, willekeurige beweging en fluctuaties van materie benut in plaats van deze te onderdrukken.

🌡️ Wat is Thermodynamisch Rekenen?

Thermodynamisch rekenen is een nieuwe benadering van computerarchitectuur die de natuurlijke, willekeurige (stochastische) beweging en fluctuaties van materie (zoals warmte of elektrische ruis) benut in plaats van deze te onderdrukken.

In tegenstelling tot traditionele digitale computers, die gericht zijn op perfecte, deterministische bewerkingen met 0’en en 1’en, omarmt thermodynamisch rekenen de onvermijdelijke thermodynamische fluctuaties als een essentieel onderdeel van het rekenproces. Het doel is om de fundamentele wetten van de thermodynamica te gebruiken om het energieverbruik drastisch te verminderen.

Deze benadering is gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek dat aantoont dat stochastische thermodynamica de sleutel kan zijn tot het begrijpen van de energiekosten van computing PNAS. Volgens recent onderzoek gepubliceerd in Nature kunnen thermodynamische computers traditionele digitale systemen overtreffen in zowel snelheid als energie-efficiëntie Nature Communications.

💡 Kernprincipes en Werking

Ruis als Resource

Waar traditionele computers thermische ruis zien als een probleem dat moet worden bestreden (wat energie kost), gebruikt thermodynamisch rekenen het als een rekenkundige bron. De willekeurigheid van de natuurlijke beweging van elektronen of deeltjes wordt direct ingezet.

Deze fundamentele verschuiving in perspectief wordt ondersteund door onderzoek dat laat zien dat het controleren van intrinsieke thermische fluctuaties in plaats van het vermijden ervan een efficiënter alternatief kan zijn voor traditionele computing arXiv.

Probabilistische in plaats van Deterministische Bewerkingen

In plaats van precieze digitale operaties, maakt dit systeem gebruik van probabilistische bits (soms p-bits of s-bits genoemd). Deze bits bevinden zich niet in een vaste 0 of 1 toestand, maar in een waarschijnlijkheidsverdeling, waardoor ze complexe taken kunnen uitvoeren door slimme schattingen te maken en te ‘samplen’ uit natuurlijke verdelingen.

Volgens wetenschappelijk onderzoek zijn p-bits stochastische hardware-elementen waarvan de uitvoerprobabiliteit kan worden afgestemd door een input bias, wat een route biedt naar energie-efficiënte architecturen die fluctuaties benutten in plaats van onderdrukken AIP Publishing.

Energie-efficiëntie

Door de fysica van beweging en willekeur te benutten, kunnen deze systemen complexe wiskundige problemen oplossen (zoals matrixinversie) met veel minder energie dan traditionele methoden, die kostbare simulaties van willekeur moeten uitvoeren op deterministische hardware.

🤖 Toepassingen en Praktische Voorbeelden

AI en Neurale Netwerken

Thermodynamisch rekenen wordt gezien als een veelbelovende oplossing voor de groeiende energiecrisis in de computerwereld, vooral met betrekking tot Kunstmatige Intelligentie (AI) en machine learning.

AI-algoritmen zijn inherent probabilistisch. In plaats van deze probabilistische processen te emuleren op deterministische chips, kan thermodynamische hardware deze processen op een analoge manier uitvoeren door de natuurlijke willekeur te gebruiken. Dit leidt tot een snellere en veel energie-efficiëntere uitvoering van taken zoals:

Sampling uit complexe waarschijnlijkheidsverdelingen
Het oplossen van combinatorische optimalisatieproblemen
Bayesiaanse inferentie en onzekerheidskwantificering
Generatieve AI-modellen zoals diffusiemodellen

Praktische Implementaties in de Industrie

Normal Computing’s Doorbraak

Normal Computing heeft onlangs een historische mijlpaal bereikt met de tape-out van CN101, ’s werelds eerste thermodynamische computingchip Normal Computing. Deze chip richt zich op:

Lineaire algebra en matrixoperaties: Efficiënt oplossen van grootschalige lineaire systemen
Stochastische sampling: Implementatie van propriëtaire sampling-algoritmen die probabilistische berekeningen significant versnellen

Hun roadmap belooft verdere ontwikkelingen:

2026: CN201 – Hoogresolutie diffusiemodellen en uitgebreide AI-workloads
2027-2028: CN301 – Schaling naar geavanceerde videodiffusiemodellen

Extropic’s Revolutionaire Benadering

Extropic heeft een nog ambitieuzere benadering ontwikkeld met hun Thermodynamic Sampling Units (TSUs). Hun onderzoek toont aan dat simulaties van DTMs (Denoising Thermodynamic Models) die draaien op TSUs 10.000x energie-efficiënter zouden kunnen zijn dan moderne algoritmen op GPU’s Extropic.

Hun TSUs werken fundamenteel anders dan traditionele processors:

In plaats van het verwerken van deterministische berekeningen, produceren TSUs samples uit programmeerbare verdelingen
Ze slaan informatie op en verwerken deze op een volledig gedistribueerde manier
Communicatie gebeurt alleen tussen circuits die fysiek dicht bij elkaar liggen, wat energieverbruik minimaliseert

🔬 Wetenschappelijke Onderbouwing

Experimentele Validatie

Recent onderzoek gepubliceerd in Nature Communications presenteert een experimentele demonstratie van thermodynamisch rekenen met een Stochastic Processing Unit (SPU) bestaande uit 8 volledig verbonden eenheden. Het onderzoek toont aan dat:

Gaussian sampling nauwkeurig kan worden uitgevoerd met thermodynamische hardware
Matrix inversie mogelijk is door het verzamelen van voltage samples in thermisch evenwicht
Potentiële voordelen op schaal: Voor systemen met duizenden dimensies wordt een orde van grootte snelheidswinst en energie-besparing voorspeld ten opzichte van state-of-the-art GPU’s

Theoretische Fundamenten

De theoretische basis van thermodynamisch rekenen steunt op Langevin-dynamica, beschreven door stochastische differentiaalvergelijkingen die de evolutie van een fysiek systeem onder invloed van conservatieve, dissipatieve en fluctuerende krachten beschrijven.

Het systeem evolueert naar een Gibbs-verdeling, waardoor gebruikers de gewenste probabiliteitsverdeling kunnen specificeren door de potentiële energiefunctie te programmeren.

⚙️ Hardware-implementatie

Traditionele Benaderingen vs. Nieuwe Technologieën

Dit vereist nieuwe hardware, vaak geïnspireerd op de hersenen (neuromorfisch), die gebruik maakt van:

Analoge circuits in plaats van digitale logica
Memristors als synapsen voor probabilistische verwerking
Stochastische magnetische tunneljuncties (s-MTJs) voor echte willekeurige bitgeneratie
RC-oscillatorcircuits die natuurlijke fluctuaties benutten

Schaalbaarheidsuitdagingen en Oplossingen

Onderzoek toont aan dat volledige connectiviteit niet nodig is voor alle toepassingen. Low-rank factorization algoritmen kunnen de connectiviteitsvereisten verminderen, waardoor schaling naar systemen met duizenden nodes mogelijk wordt.

Nieuwe architecturen gebruiken resistieve koppeling in plaats van capacitieve koppeling om fabricageproblemen met inductoren te vermijden, waardoor integratie in geïntegreerde circuits (IC’s) mogelijk wordt.

🚀 Toekomstperspectieven

Commerciële Ontwikkelingen

De sector ziet explosieve groei met bedrijven zoals:

Normal Computing: Focus op lineaire algebra en wetenschappelijke computing
Extropic: Ontwikkeling van Thermodynamic Sampling Units voor generatieve AI
Verschillende universitaire onderzoeksprogramma’s wereldwijd

Potentiële Impact

Thermodynamisch rekenen staat nog in de kinderschoenen, vergelijkbaar met quantumcomputing in de jaren ’90. Maar in tegenstelling tot quantumcomputing heeft het niet dezelfde zware schaalbaarheidsuitdagingen zoals:

Isolatie van de omgeving (decoherentie)
Cryogene temperaturen
Onconventionele fabricageprocessen
Niet-CMOS materiaalengineering

Dit maakt thermodynamisch rekenen mogelijk een meer nabije termijn alternatief voor quantumcomputing voor taken zoals lineaire algebra en sampling uit gespecificeerde verdelingen.

🌍 Maatschappelijke Relevantie

De AI Energie-muur

Met de huidige technologie zou het serveren van geavanceerde AI-modellen aan iedereen, altijd, veel meer energie verbruiken dan de mensheid kan produceren. Bijna elk nieuw datacenter ondervindt al moeilijkheden met het verkrijgen van voldoende stroom.

Thermodynamisch rekenen biedt een mogelijke oplossing door:

Drastische vermindering van energieverbruik per AI-operatie
Maximalisatie van AI-output binnen bestaande energiebudgets
Democratisering van toegang tot geavanceerde AI-capabilities

Bredere Toepassingen

Naast AI kan thermodynamisch rekenen revolutionaire effecten hebben op:

Wetenschappelijke simulaties (biologie, chemie, fysica)
Financiële modellering en risicoanalyse
Optimalisatieproblemen in logistiek en planning
Cryptografie en cybersecurity

📚 Wetenschappelijke Bronnen en Verdere Lectuur

Kernpublicaties:

Is stochastic thermodynamics the key to understanding the energy costs of computation? – PNAS, 2024
Thermodynamic computing system for AI applications – Nature Communications, 2025
Probabilistic computing with p-bits – Applied Physics Letters, 2021

Industriële Ontwikkelingen:

Open Source Resources:

thrml – Python library voor simulatie van thermodynamische hardware
DTM Replication Study – Onafhankelijke replicatie van Extropic’s onderzoek

Thermodynamisch rekenen vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe we denken over computing. Door ruis en willekeur te omarmen in plaats van te bestrijden, opent het de deur naar een toekomst waarin AI-systemen orders of grootte energie-efficiënter kunnen werken dan huidige technologie. Hoewel de technologie nog in ontwikkeling is, tonen recente doorbraken in zowel de wetenschap als de industrie aan dat deze revolutionaire benadering van computing de sleutel zou kunnen zijn tot het oplossen van de energiecrisis in AI.

Thermodynamisch Rekenen