导读

中国科学院半导体研究所李明研究员团队研制出具备4096自旋的大规模可编程光电伊辛机，突破了传统计算机在组合优化问题上的计算效率瓶颈。该光电伊辛机在最大割问题上比模拟退火快10倍，并在真实交通优化中实现毫秒级求解，展现出在物流、人工智能等领域的广泛应用前景。相关成果以“Programmable optoelectronic Ising machine for optimization of real-world problems”为题发表于Light: Science & Applications。

组合优化问题在交通、金融、人工智能等领域广泛存在，传统计算机难以在有限时间内求解这类复杂问题。伊辛机作为一种新型计算范式，通过模拟伊辛模型的最小能量状态来寻找最优解，但其在实际问题中的应用仍面临规模、稳定性和可编程性等挑战。

现有伊辛机大多受限于自旋数量少、耦合方式固定、运行稳定性差等问题，难以处理高精度、大规模的实际问题。尤其是交通优化这类涉及成千上万个变量、耦合矩阵元素跨度极大的问题，对伊辛机的精度和稳定性提出了极高要求。

中国科学院半导体研究所李明研究员团队基于此前提出的光电参量振荡器，将自旋耦合从光域转换至微波域，结合现场可编程门阵列（FPGA）实现高精度任意耦合，成功构建出具备4096个自旋、室温稳定运行的大规模可编程光电伊辛机，如图1所示。该样机的成功研制，是研究团队与其科技成果转化所成立的产业化公司深度合作、共同开发的直接成果。

图1：光电伊辛机（OEIM）的实验原理图

实现大规模并行计算，支持任意自旋间的耦合。该光电伊辛机实现了高达4096个自旋的并行计算能力，并支持自旋之间的任意耦合，突破了传统计算架构在处理复杂优化问题时的规模限制。光电伊辛机系统在室温环境下即可稳定运行，且最长稳定振荡时间高达5.5小时，展现出了优异的实用性与环境适应性。

研究团队通过多项经典优化问题对系统性能进行了验证。在求解最大割问题时，其计算速度较传统模拟退火算法提升达10倍，如图2所示。尤为突出的是，在处理高密度图问题时，系统计算耗时并未随问题复杂度增加而显著上升，展现出光电伊辛机对复杂问题的强处理能力。

图2：光电伊辛机（红线）与模拟退火算法（蓝线）求解I4096最大割问题的割值随时间演化

成功应用于真实交通优化场景。如图3所示，为验证系统在实际场景中的效能，研究团队基于北京市西二环真实交通数据（1200辆车）构建了包含485个自旋的优化模型。测试结果显示，系统仅用2.71毫秒即完成优化计算，比模拟退火算法快三个数量级。交通拥堵状况得到明显改善，为智慧交通建设提供了创新技术支撑。

图3：真实交通多方案优化与热力图对比。a，光电伊辛机（红点）与模拟退火算法（蓝点）多次求解的计算时间与伊辛能量对比。b-d，优化前、光电伊辛机优化后（2.7 ms）及模拟退火算法优化后（6.46 s）的交通热力图

总结与展望

光电伊辛机在交通优化领域的成功应用，充分验证了其优异算力的巨大潜能。为推进该技术的产业化落地，研究团队与其孵化成立的产业化实体开展紧密协作，共同推进研发与产品化工作。目前该实体已成功研发出包括核心零部件、伊辛机产品原型机及配套云平台在内的多形态产品。（来源：中国光学微信公众号）

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41377-025-02100-9