在一个电脑芯片内部的空间里，电流转化成重要的信息，这是一个科学前沿问题。同样地，在一个细胞内的前沿问题是化学浓度承载着信息。最近非平衡统计物理学的突破揭示了一个隐藏许久的巨大的研究领域——“计算热力学（thermodynamics of computation）”。涉及统计物理学、计算机科学、细胞生物学，甚至神经生物学等元素的这一领域的进步，可能使我们对计算机原理与设计产生深远的影响。
为了启动这项研究，圣达菲研究院（Santa Fe Institute）的科学家及其合作者已经推出了一个在线wiki协作项目。 本周他们还发表了一篇文章，整理了最近的进展和与热力学和计算有关的开放性问题。
“在任何实施计算的系统中，热力学的限制是在计算机现代设计中最大的挑战，”研究人员在wiki的开头段落写道，创立wiki旨在“为所有对此感兴趣的人们提供一个聚集中心和场所”。他们继续概述了计算机所消耗的能量的大小，以及当一部分能量作为废热流失时产生的工程挑战。Wiki还将由细胞或人类大脑执行的自然计算与计算机进行比较，可以看出后者效率明显更低。
这项研究由Rolf Landauer首次提出，他在1961年曾提出假设：为了抹去一位信息——一个1或者一个0，一定量的能量就会变成热量散失。对计算机科学家来说，Landauer的见解是众所周知的，并且/根据他的假设可以推导出另一条非正式推论——应该尽可能地避免位擦除（bit erasure）操作。
除了Landauer的估算之外，这篇新论文试图表达“科学计算的热力学不仅仅是位擦除，”科罗拉多大学博尔德分校的合著者Joshua Grochow说。这篇发表在《计算机科学通讯》(computer science newsletter SIGACT News)上的论文提出了可能影响计算过程中能量进出原子的其他因素。
为了找到其他可能对研究计算热力学感兴趣的科学家，Grochow和圣达菲研究所的合著者David Wolpert列出了一些应用于非平衡系统(如计算机)的统计物理学的新工具。
Grochow解释说:“我们在这篇论文中试图做的部分工作，是将过去20年非平衡统计[物理学]的经验以一种明确的方式进行归纳。”他希望通过展示目前已知的热力学与计算过程中微观过程之间的关系，论文将“吸引计算机科学家研究新一代的问题。”
其中一个问题涉及如何基于热力学“调整”计算机，以适应它们最可能遇到的输入。Grochow给出了一个计算器示例，该计算器对随机的32位字符串输入进行了热力学优化(相当于10位数的十进制值)。大多数人类用户不输入任何需要更高位的输入。如果重新设计计算机，使其“预期”小于32位，可以减少热能的浪费吗?
除了计算的准确性，Grochow说，计算需要的内存量和计算所需的时间是影响其热力学效率的另一个方面。
Wolpert希望他们的研究能够扩展到其他统计物理学的新突破，比如Jarzinski方程。这个方程在熵只能增加的宏观世界和熵可以减小的微观世界之间提供了一个概率桥（probabilistic bridge）。有些计算机晶体管很小，可以存在于这些宏观和微观尺度之间。
沃尔伯特说:“我们正在把最初由真实世界系统驱动的计算机科学理论，扩展到那些以前从未考虑过的系统中。”
这一理论可能会带来工程上的进步，使发热更少、更强大的机器成为可能，比百万兆级（exascale）超型计算机，甚至是微型群体机器人（swarm robots）。它还可能影响计算技术的可持续性。
“计算机现在在第一世界国家中使用的能量占比并不小，”Grochow坦言道，“考虑到计算量将继续增长，减少它们消耗的能源对减少我们的总体能源消耗至关重要。”
翻译：温尔雅
审稿：林然
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