近日,北京大学信息科学技术学院软件研究所、高可信软件技术教育部重点实验室许进教授所撰写的《探针机》(Probe machine)一文被选为美国电气电子工程师学会the Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE计算智能分会(Computational Intelligence Society, CIS2016年度特色论文(feature paper; http://cis.ieee.org/)。

IEEE计算智能分会专注于生物和语言驱动计算模式中的理论、设计、应用与开发,特别是神经网络、连接系统、遗传算法、进化编程、模糊系统和混合智能系统及其相关领域。按照惯例,分会每年度从已出版的旗下期刊遴选特色论文,2016年度选出三篇,其中包括许进于7月发表于《IEEE神经网络与学习系统汇刊》(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 27(7): 1405-1416; http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7466831&newsearch=true&queryText=probe%20machine)的上述论文。

许进对计算机做出形如“计算机=数学计算模型+实现该模型的材料研制的机器”的分解性定义,即“电子计算机=图灵机+电子器件”,提出人类首次超越电子计算机的图灵机(Turing machine)模型——探针机(生物神经网络就是一种稀疏的固定通道型探针机),并指出图灵机是探针机的特例。对于当今电子计算机无法处理的NP完全问题,利用探针机,只需一次探针运算,即可求出问题的全部解;由于基于图灵机的所有NP完全问题在多项式时间内是等价的,这就意味着在探针机模型下不再有困惑人类的NP完全问题。文中还讨论了探针机的硬件实现等。201611月,该论文还被《IEEE计算智能期刊》(IEEE Computational Intelligence Magazine)作为当期首个出版亮点(publication spotlight)推介。

许进课题组长期从事生物计算与新型计算机研究。2006年,他主导创建了生物计算——理论与应用国际会议(International Conference on Bio-inspired Computing: Theory and Applications,迄今已在中国、英国、澳大利亚、印度、马来西亚等国家和地区召开11届,极大推动了国内外生物计算方向的交流与发展,成为新兴智能计算领域具有重要影响力的国际会议。由他作为第一完成人的项目生物计算中数据编码与模型构建理论方法研究2013年度国家自然科学二等奖。


 

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