Stell dir vor, Computer könnten schneller lernen, indem sie Magnetfelder simulieren. Forschende haben herausgefunden, wie das geht.
Hast du schon mal von Ising-Modellen gehört? Das sind mathematische Modelle, die helfen, Magnetfelder zu verstehen. Stell dir vor, du hast viele kleine Magnete, die sich gegenseitig beeinflussen. Manchmal zeigen sie in die gleiche Richtung, manchmal nicht. Diese Modelle helfen, solche Situationen zu berechnen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass sie diese Modelle viel schneller berechnen können, indem sie sie in kleinere Teile aufteilen. Das nennt man Parallelisierung. Sie haben zwei Methoden entwickelt, die das möglich machen: eine mit „Feld-Dynamik“ und eine mit „Gaußscher Dynamik“. Beide Methoden helfen, die Berechnungen schneller und effizienter zu machen.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden zwei Tricks verwendet. Der erste Trick ist die „negative-Feld-Lokalisierung“. Das bedeutet, sie haben die Berechnungen so aufgeteilt, dass sie sich auf kleine Bereiche konzentrieren. Der zweite Trick ist die „stochastische Lokalisierung“. Das bedeutet, sie haben zufällige Elemente in die Berechnungen eingebaut, um sie schneller zu machen. Beide Methoden helfen, die Berechnungen parallel zu machen, also gleichzeitig auf vielen Computern.
Warum ist das wichtig?
Das ist wichtig, weil viele moderne Technologien auf solchen Modellen basieren. Zum Beispiel helfen sie, bessere KI-Systeme zu entwickeln, die schneller lernen und besser funktionieren. Auch in der Medizin oder bei der Wettervorhersage können solche Modelle helfen, komplexe Systeme besser zu verstehen.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Entdeckungen gemacht haben, sind Xiaoyu Chen, Hongyang Liu, Yitong Yin und Xinyuan Zhang. Ihre Arbeit wurde im Jahr 2025 veröffentlicht.