@ 2020.02.21 , 20:53

首次借助結晶過程生成真隨機數

隨機性并非隨處可見。對計算機來說,要產生真正的隨機性實際上是極具挑戰性的工作,因為算法會引入可被檢測到的微妙模式,這意味著由它們生成的數字是偽隨機的,且最終可被提前預知。

這并不是說機器毫無用處。我們還可以把算法與與真正的隨機過程結合起來——科學家做了這樣的事,以前所未有的方式利用化學中的先天不可預測性:晶體生長。

結晶實際上不是化學反應,而是一種物理變化。研究人員說,結晶過程提供的隨機化可能性或許是無限的。

“在化學系統中,每次進行反應時,結合特定試劑的能量等效方法幾乎具有無限種,導致不確定性和熵很高,且實際反應的確切次序將永遠不會被重復。”格拉斯哥大學的團隊在新研究中解釋道,“因此,這種化學系統的熵非常高,可以作為生成應用隨機數的優良熵池。”

研究人員通過建立機器人系統來準備、啟動和監視大量化學瓶中數百種平行化學反應,從而挖掘看似無窮無盡的隨機性。

當晶體在每個小瓶中隨機生長時,自動化機器人將通過相機觀察形成的晶體,檢測并記錄各種變量,包括晶體的位置、大小、形狀、方向和顏色

每10分鐘捕獲一次樣品瓶陣列的快照,然后將圖像轉換為二進制序列。在隨后的加密破解測試中,機器人的輸出結果通過了美國國家標準技術研究所指定的隨機性測試,優于傳統的基于計算機的偽隨機數發生器。

化學家Leroy Cronin表示:“我們發現,使用真正的隨機數編碼的消息破解所需的時間比算法花費的時間更長,因為現有系統可以反推算法,然后進行暴力破解。”

當然,盡管目前得到了了不起的概念性證明(這是首個使用化學隨機性生成真實隨機數的示例),但它可能不是實現隨機性的最實用途徑。

畢竟,并非每個人都擁有一個物理空間來托管運行數百個監控化學實驗的機器人。

幸運的是,研究人員認為,將來可以把系統小型化——從而以某種方式將所有這些無限可能性封裝在常規電子計算機的硬件內。

“一個瘋狂的主意,但本質是找到合適的化學路徑。因為化學空間實在太龐大了,難以探索。”

結果見于Matter的報告。

本文譯自 sciencealert,由譯者 majer 基于創作共用協議(BY-NC)發布。


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