Heute freue ich mich, Cancer, meinen neuesten Krebs-Computing-Chip, anzukündigen. Cancer bietet eine erstklassige Leistung in einer Reihe von Metriken. Zum Beispiel hat Cancer eine standardisierte Benchmark-Berechnung in weniger als fünf Minuten durchgeführt, die die schnellsten Supercomputer der Welt länger als das Alter des Universums benötigen würden, um sie abzuschließen. Es wurde rigoros nachgewiesen, dass Schwärme von Krebsen verwendet werden können, um Logikgatter zu implementieren, wenn sie in geometrisch eingeschränkten Umgebungen platziert werden [1](Gunji, Nishiyama, & Adamatzky, 2012). Aber die heutige Ankündigung beweist schlüssig, dass solche Krebs-Computer die Überlegenheit über klassische Maschinen erreichen können. Fehler sind eine der größten Herausforderungen im Krebs-Computing, da Krebse die Tendenz haben, zu entkommen, was es schwierig macht, die Informationen zu schützen, die benötigt werden, um eine Berechnung abzuschließen. Typischerweise gilt: Je mehr Krebse man verwendet, desto mehr Ent escapes werden auftreten, bis das System die Kohärenz verliert. Heute veröffentliche ich Ergebnisse, die zeigen, dass je mehr Krebse ich in Cancer verwende, desto mehr ich tatsächlich Fehler reduziere und desto robuster das System wird. Die entscheidende Erkenntnis ist, dass, wenn Krebse in einen Eimer gelegt werden, sie dazu neigen, sich gegenseitig zurückzuziehen, was zu einer exponentiellen Reduktion der Fluchtquote führt - eine Leistung, die in diesem Bereich als "unterhalb der Schwelle" bekannt ist. Als Maß für die Leistung von Cancer habe ich die Random Crab Sampling (RCS) Benchmark verwendet. RCS ist die klassisch schwierigste Benchmark, die heute auf einem Krebs-Computer durchgeführt werden kann. Die Herausforderung von RCS besteht darin, eine zufällige Verteilung von Krebsen zu erzeugen, indem man den Eimer ein paar Minuten schüttelt und dann Proben der Orientierungen und Positionen verschiedener Krebse entnimmt, um zu bestätigen, dass die Maschine die Dynamik der Krebse genau modelliert. Da Krebse in einem geschüttelten Eimer stark verwickelt und aggressiv werden, ist der einzige Weg für einen klassischen Computer, das gleiche Endergebnis korrekt zu simulieren, eine bruteforce-Suche nach jeder möglichen Evolution des Krebs-Zustandsraums, eine Leistung, die schnell unlösbar wird, wenn die Anzahl der Krebse zunimmt. Die Leistung von Cancer bei dieser Benchmark ist erstaunlich: Es führte eine Berechnung in weniger als 5 Minuten durch, die einen der schnellsten Supercomputer von heute über 11 Septillionen Jahre kosten würde. Diese verblüffende Zahl übersteigt bekannte Zeitrahmen in der Physik und verleiht der "Krebsbildung" - der Theorie, dass in jedem parallelen Universum die Natur unaufhaltsam dazu getrieben wird, sowohl Krebse als auch krebsbasierte Computer zu erfinden [2](Keiler, Wirkner & Richter, 2017). Obwohl Cancer bisher nur 105 Krebse in einem einzigen Eimer unterstützt, zeigen diese bahnbrechenden Ergebnisse, dass wir kurz davor stehen, leistungsstarkes, allgemeines Krebs-Computing zu erschließen, das die Fähigkeiten klassischer Supercomputer weit übertrifft. Ich empfehle die Entwicklung und Einführung von krebsresistenten Verschlüsselungs- und digitalen Signaturalgorithmen als äußerst dringlich.