研究人员建造了一台模拟计算机 利用水波来预测混乱的未来

计算机能否像人类一样从过去学习并预测接下来会发生什么?听到一些尖端的人工智能模型可以实现这一壮举，你可能不会感到惊讶，但是一台看起来有点不同的计算机呢——更像是一个水箱?

对于我们的研究，现在发表在《欧洲物理学快报》上，我们已经构建了一个小型的概念验证计算机，它使用自来水而不是传统的逻辑电路处理器，并通过一种称为“水库计算”的方法预测未来事件。

在基准测试中，我们的模拟计算机在记住输入数据和预测未来事件方面表现良好，在某些情况下，它甚至比高性能数字计算机做得更好。

那么它是如何工作的呢?

在池塘里扔石头

想象一下，两个孩子，爱丽丝和鲍勃，在池塘边玩耍。鲍勃一次一个地将大大小小的石头扔进水里，似乎是随机的。

大大小小的石头会产生不同大小的水波。爱丽丝观察着石头产生的水波，并学会预测波浪接下来会做什么——由此，她可以知道鲍勃接下来会扔哪块石头。

水库计算机复制爱丽丝大脑中发生的推理过程。他们可以从过去的输入中学习，以预测未来的事件。

虽然水库计算机最初是使用神经网络提出的——松散地基于大脑中神经元结构的计算机程序——但它们也可以用简单的物理系统构建。

水库计算机是模拟计算机。模拟计算机连续表示数据，而不是数字计算机将数据表示为突然变化的二进制“零”和“一”状态。

以连续的方式表示数据使模拟计算机能够比数字计算机更好地模拟某些自然事件 - 那些以称为“混沌时间序列”的不可预测序列发生的事件。

如何进行预测

要了解我们如何使用水库计算机进行预测，请假设您有过去一年的每日降雨量记录，并且您附近有一个装满水的水桶。水桶将成为我们的“计算水库”。

我们通过石头将每日降雨量记录输入桶中。为了一天的小雨，我们扔了一块小石头;一天的大雨，一块大石头。在一天没有下雨的日子里，我们没有扔石头。

每块石头都会产生波浪，然后波浪在桶周围晃动，并与其他石头产生的波浪相互作用。

在这个过程结束时，桶中的水的状态给了我们一个预测。如果波浪之间的相互作用产生了新的浪，我们可以说我们的水库计算机预测了大雨。但如果它们很小，那么我们应该只期待小雨。

波浪也有可能相互抵消，形成静止的水面。在这种情况下，我们不应该期待下雨。

水库进行天气预报，因为水桶中的波浪和降雨模式随着时间的推移而演变，遵循相同的物理定律。

许多其他自然和社会经济过程也是如此。这意味着水库计算机还可以预测金融市场，甚至某些类型的人类活动。

更持久的波浪

“水桶”水库计算机有其局限性。首先，海浪是短暂的。为了预测气候变化和人口增长等复杂过程，我们需要一个具有更持久波浪的水库。

一种选择是“孤子”。这些是自我强化的波，可以保持其形状并长距离移动。

对于我们的水库计算机，我们使用了紧凑的孤子状波。你经常在浴室的水槽或饮水机中看到这样的波浪。

在我们的计算机中，一层薄薄的水流过一块略微倾斜的金属板。一个小型电动泵会改变水流速度并产生单独的波浪。

我们添加了一种荧光材料，使水在紫外线下发光，以精确测量波浪的大小。

在爱丽丝和鲍勃扮演的游戏中，泵扮演着落石的角色，但孤独的波浪与水面上的波浪相对应。孤波比桶中的水波移动得更快，寿命更长，这使我们的计算机能够以更高的速度处理数据。

那么，它的表现如何呢?

我们测试了计算机记住过去输入和预测一组混乱和随机数据的能力。我们的计算机不仅出色地执行了所有任务，而且性能优于处理相同问题的高性能数字计算机。

我们还与我的同事安德烈·波托茨基(Andrey Pototsky)一起创建了一个数学模型，使我们能够更好地了解孤波的物理特性。

接下来，我们计划将计算机小型化为微流体处理器。水波应该能够在芯片内部进行计算，该芯片的操作类似于每部智能手机中使用的硅芯片。

未来，我们的计算机可能能够在气候变化、森林大火和金融市场等地方产生可靠的长期预测，与目前的超级计算机相比，成本要低得多，可用性要广泛得多。

我们的计算机也自然不受网络攻击的影响，因为它不使用数字数据。

我们的愿景是，基于孤子的微流体储层计算机将把数据科学和机器学习带到全球农村和偏远社区。但就目前而言，我们的研究工作仍在继续。