nlp2cmd

Thermodynamic Computing Architecture

Overview

System termodynamiczny w NLP2CMD implementuje energo-optymalne generowanie komend wykorzystując:

• Langevin Dynamics - fizykę statystyczną do próbkowania rozwiązań
• Energy-Based Models - modele energii do oceny jakości
• Entropy Production - regularyzację entropii dla stabilności

Core Concepts

Energy-Based Models (EBM)

Funkcja energii ocenia jakość rozwiązania:

E(x) = Σ constraints(x) + Σ preferences(x)

Niskie energia = lepsze rozwiązanie.

Langevin Sampling

Probabilistyczne przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań:

dx = -∇E(x)dt + √(2T)dW

Gdzie:

• ∇E(x) - gradient energii (kierunek optymalizacji)
• T - temperatura (eksploracja vs eksploatacja)
• dW - szum Wienera (stochasticity)

Entropy Production

Regularyzacja zapobiegająca przedwczesnej zbieżności:

ΔS = Q/T ≥ 0  (druga zasada termodynamiki)

Components

1. Energy Models

QuadraticEnergyModel - proste zależności kwadratowe

from nlp2cmd.thermodynamic.energy_models import QuadraticEnergyModel

model = QuadraticEnergyModel(
    constraints={
        'memory': {'target': 16, 'weight': 1.0},
        'cpu': {'target': 8, 'weight': 0.8}
    }
)

ConstraintEnergyModel - twarde ograniczenia

from nlp2cmd.thermodynamic.energy_models import ConstraintEnergyModel

model = ConstraintEnergyModel(
    constraints=[
        lambda x: x['cpu'] <= 16,  # hard constraint
        lambda x: x['memory'] >= 8
    ]
)

2. Langevin Sampler

from nlp2cmd.thermodynamic.sampler import LangevinSampler

sampler = LangevinSampler(
    energy_model=model,
    temperature=1.0,
    dt=0.01,
    n_steps=1000
)

solution = sampler.sample(initial_state)

3. Thermodynamic Router

from nlp2cmd.thermodynamic.router import ThermodynamicRouter

router = ThermodynamicRouter(
    energy_models={
        'scheduling': SchedulingEnergyModel(),
        'allocation': AllocationEnergyModel(),
        'routing': RoutingEnergyModel()
    }
)

result = router.route(problem_type, constraints)

4. Majority Voter

Agregacja wyników z wielu sample’ów:

• Energy voting - wybór o najniższej energii
• Entropy voting - maksymalizacja entropii (różnorodność)
• Cluster voting - grupowanie podobnych rozwiązań

from nlp2cmd.thermodynamic.voter import MajorityVoter

voter = MajorityVoter(strategy='energy')
consensus = voter.vote(samples)

Use Cases

1. Drug Discovery (Lead Optimization)

Wielokryterialna optymalizacja cząsteczki:

• binding affinity
• ADMET properties
• syntetyczna dostępność

Benefits:

• 45-57% mniejsze zużycie energii vs LLM-only
• Równoczesna optymalizacja wielu kryteriów

2. Healthcare Scheduling

Harmonogramowanie sal operacyjnych i personelu:

• ograniczenia czasu sterylizacji
• równoważenie obciążenia
• priorytety pacjentów

3. Resource Allocation

Alokacja zasobów cloudowych:

• CPU, memory, storage constraints
• koszt vs wydajność
• SLA requirements

Performance Characteristics

Metryka	Standard	Thermodynamic	Improvement
Energy efficiency	Baseline	+45-57%	Mniejsze zużycie
Multi-objective	Sekwencyjne	Równoległe	Szybsze
Exploration	Lokalna	Globalna	Lepsza jakość
Convergence	Szybka/utknięcie	Stabilna	Niezawodna

Integration with NLP2CMD

from nlp2cmd import NLP2CMD
from nlp2cmd.thermodynamic import ThermodynamicRouter

# Standard pipeline
nlp = NLP2CMD()

# With thermodynamic optimization
nlp_thermo = NLP2CMD(
    router=ThermodynamicRouter()
)

# Optimize resource allocation
result = nlp_thermo.transform(
    "Znajdź optymalną alokację zasobów dla 3 VM",
    domain='allocation'
)

Configuration

thermo_config = {
    'temperature': 1.0,        # Eksploracja (wyższa = więcej)
    'dt': 0.01,                # Krok czasowy
    'n_steps': 1000,           # Iteracje sampling
    'n_samples': 10,           # Liczba próbek
    'voting_strategy': 'energy',
    'entropy_regularization': 0.1
}

Scientific Background

Primary Sources

• Whitelam (2025) - “Thermodynamic Computing for Optimization”
• Langevin (1908) - Równanie dynamiki
• Boltzmann - Rozkład energii

Key Formulas

Boltzmann Distribution:

P(x) ∝ exp(-E(x)/kT)

Free Energy:

F = E - TS

Entropy Production:

ΔS = ∫ (dQ_rev/T)

Future Directions

• FPGA Backend - Akceleracja sprzętowa
• Analog Computing - Fizyczne implementation
• Federated Sampling - Rozproszone obliczenia
• Auto-Energy Model - Automatyczne uczenie funkcji energii

Related Documentation

• API Reference - Detailed API
• Examples Guide - Practical examples
• Schema System - Schema-based generation

This site is open source. Improve this page.