國際權威雜誌IEEE Trans. On Neural Networks and Learn System在2016年第7期首篇報導了北京大學信息科學技術學院許進教授團隊在計算機科學領域的重大突破性文章「Probe Machine」(探針機),該文提出了人類首次超越電子計算機的圖靈機模型,稱為探針機。
對當今電子計算機無法處理的NP-完全問題,如圖的Hamilton問題、圖的頂點著色問題等,用探針機求解,只需一次探針運算即可求出問題的全部解。由於基於圖靈機的所有NP-完全問題在多項式時間內是等價的,這就意味著在探針機模型下不再有困惑人類的NP-完全問題。
探針機分為連接型與傳遞型兩種。探針機由資料庫、探針庫、數據控制器、探針控制器、探針運算、計算平臺、檢測器、真解存儲器及殘支回收器等九個部分組成。
對於用什麼材料來製造出探針計算機。文中提出,對於連接型探針計算機,擬採用以納米顆粒與DNA分子構成的複合材料作為數據,以DNA分子作為探針的一種探針計算機的實現技術——納米DNA計算機;對於傳遞型探針計算機模型的實現,一種構想是:其數據由一種複合體構成,數據纖維中的信息由神經遞質構成,諸如乙醯膽鹼(Ach)等,而探針則由類似於生物神經系統中的「動作電位」實現。文章證明了電子計算機的數學計算模型——圖靈機僅僅是探針機的一種特殊情況。
許進教授和他的研究團隊長期從事生物計算數據編碼與模型構建的理論和方法研究,先後五次任國際生物計算機大會主席,並在2013年榮獲年度國家自然科學獎二等獎。
探針機的研究得到了國家973項目,國家重大儀器專項,國家自然科學基金重點項目、面上項目等多項資助。(如需轉載,請註明來源自科技世界網)