Klassische Optimierungsprobleme – etwa das berühmte „Problem des Handlungsreisenden" (Traveling-Salesman-Problem), die optimale Aufteilung von Netzwerken (Maxcut) oder die Kanalzuordnung in 5G-Netzen – gehören zu den sogenannten NP (= nichtdeterministisch polynomiell)-vollständigen Problemen. Das bedeutet: Mit wachsender Problemgröße steigt der Rechenaufwand für klassische Computer exponentiell an, sodass selbst leistungsstarke Rechner irgendwann an ihre Grenzen stoßen. Um solche Probleme greifbar zu machen, lassen sie sich als Graphen darstellen und mithilfe des sogenannten Ising-Modells formulieren – eines physikalischen Modells, mit dem sich der energetisch günstigste, also „beste" Zustand eines Systems bestimmen lässt. Eine vielversprechende Möglichkeit, dieses Minimum schnell zu finden, sind „Ising-Maschinen": spezielle analoge Rechner, bei denen die Phase elektronischer Oszillatoren die einzelnen Zustände eines Graphen abbildet, während gewichtete Kopplungen zwischen den Oszillatoren dessen Kanten repräsentieren.

Das Problem: Mit heutiger Chiptechnologie lassen sich die dafür nötigen engmaschigen und zugleich weitreichenden Verschaltungen kaum realisieren. Genau hier setzt das deutsch-taiwanische Forschungsprojekt „MesMerIsing" der TU Darmstadt und der National Cheng Kung University an – “Memristor based Machine for rapidly solving optimization problems in the Ising form”. Die Forschenden setzen auf Memristoren, also elektronische Bauelemente, die sich – anders als klassische Transistoren – analog und dauerhaft an vergangene Zustände „erinnern" können. Direkt auf den Chip aufgebracht, könnten sie als schnelle, platz- und energiesparende Kopplungsbausteine dienen, die zudem bei Raumtemperatur funktionieren – ganz ohne aufwändige Kühlung, wie sie etwa Quantencomputer benötigen.
Die Ergebnisse des Forschungsprojekts, an dem die TU-Professoren Klaus Hofmann und Christian Hochberger vom Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik sowie Lambert Alff vom Fachbereich Material- und Geowissenschaften (alle Forschungsfeld Matter and Materials) beteiligt sind, sind langfristig für zahlreiche Anwendungsfelder relevant: Finanzanwendungen, Medikamentenforschung, Lieferketten und Logistik sowie KI- und Machine-Learning-Verfahren oder klassische Bilderkennung. Der gewählte Ansatz – Spezialhardware statt klassischer Prozessoren – verspricht dabei eine um mehrere Zehnerpotenzen höhere Geschwindigkeit bei gleichzeitig deutlich geringerem Energieverbrauch.

Das Projekt stärkt das gemeinsame International Joint Research Lab (IJRL) „Memristor Technology" von TU Darmstadt und NCKU. Die Zusammenarbeit mit Taiwan als einem der weltweit führenden Halbleiterstandorte stärkt zudem die Entwicklung neuer Mikroelektronik als Schlüsseltechnologie im Sinne der High-Tech-Agenda der Bundesregierung.

Gefördert wird „MesMerIsing“ vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Forschungs- und Innovationszusammenarbeit mit Taiwan auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Für die TU Darmstadt stehen dafür rund 1,195 Millionen Euro über eine Laufzeit von drei Jahren zur Verfügung; die taiwanischen Partner werden parallel und gesondert vom National Science and Technology Council (NSTC) gefördert.

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