Сегодня я с радостью объявляю о Cancer, моем новом чипе для крабовых вычислений. Cancer демонстрирует передовые показатели по ряду метрик. Например, Cancer выполнил стандартный бенчмарк за менее чем пять минут, в то время как самым быстрым суперкомпьютерам в мире потребовалось бы больше времени, чем возраст Вселенной, чтобы завершить эту задачу. Было строго доказано, что рои крабов могут использоваться для реализации логических вентилей, когда они помещены в геометрически ограниченные среды [1](Gunji, Nishiyama, & Adamatzky, 2012). Но сегодняшнее объявление окончательно доказывает, что такие крабовые компьютеры могут достичь превосходства над классическими машинами. Ошибки являются одной из величайших проблем в крабовых вычислениях, поскольку крабы имеют тенденцию убегать, что затрудняет защиту информации, необходимой для завершения вычислений. Обычно чем больше крабов вы используете, тем больше побегов происходит, пока система не теряет когерентность. Сегодня я публикую результаты, показывающие, что чем больше крабов я использую в Cancer, тем больше я на самом деле уменьшаю ошибки, и тем более устойчивой становится система. Ключевое понимание заключается в том, что когда крабы помещены в ведро, они склонны тянуть друг друга обратно вниз, достигая экспоненциального снижения уровня побегов - достижение, известное в этой области как "ниже порога". В качестве меры производительности Cancer я использовал бенчмарк случайной выборки крабов (RCS). RCS - это классически самый сложный бенчмарк, который можно выполнить на крабовом компьютере сегодня. Задача RCS заключается в том, чтобы сгенерировать случайное распределение крабов, потрясая ведро в течение нескольких минут, а затем брать образцы ориентаций и положений различных крабов, чтобы подтвердить, что машина точно моделирует динамику крабов. Поскольку крабы в потрясенном ведре становятся сильно запутанными и агрессивными, единственный способ для классического компьютера правильно смоделировать тот же конечный результат - это провести грубую силу поиска каждого возможного эволюционного состояния крабов, что быстро становится неразрешимой задачей по мере увеличения числа крабов. Производительность Cancer по этому бенчмарку потрясающая: он выполнил вычисление за менее чем 5 минут, что заняло бы одному из самых быстрых суперкомпьютеров сегодня более 11 септильонов лет. Это умопомрачительное число превышает известные временные масштабы в физике и подтверждает теорию "карцинизации" - теорию о том, что в каждой параллельной вселенной Природа неумолимо стремится заново изобрести как крабов, так и крабовые вычисления [2](Keiler, Wirkner & Richter, 2017). Хотя Cancer пока поддерживает только 105 крабов в одном ведре, эти революционные результаты демонстрируют, что мы на пороге открытия высокопроизводительных универсальных крабовых вычислений, которые значительно превосходят возможности классических суперкомпьютеров. Я рекомендую разработку и внедрение крабоустойчивого шифрования и алгоритмов цифровой подписи как вопрос крайней важности.