光的 “倍增 “可能是超强光学计算机的关键

来自剑桥大学和俄罗斯斯科尔科沃科技学院的研究人员提出了一种新型计算方式，通过将光信号相乘有望解决一类重要具有挑战性的计算问题。通过大幅减少所需的光信号数量，同时简化对最佳数学解决方案的搜索，可以实现超快光学计算机，从而彻底改变模拟计算。这项研究成果在图论、神经网络、人工智能和纠错代码等方面都有应用。研究成果发表在《物理评论快报》杂志上。

光学计算或光子计算使用激光或二极管产生的光子进行计算，而经典计算机则使用电子。由于光子基本上没有质量，而且比电子的传播速度更快，因此，光学计算机将是超快的、节能的，并且能够通过多个时间或空间光通道同时处理信息。

光电计算机中的计算元素（类似数字计算机的1和0）–由光信号的连续相位来表示，计算通常是通过将两个来自两个不同来源的光波相加，然后将结果投射到 “0 “或 “1 “状态上实现的。

然而，现实生活中出现了高度非线性的问题，即多个未知数同时改变其他未知数的值，同时又相互影响，呈倍数关系。在这种情况下，以线性方式结合光波的传统光学计算方法就失效了。

现在，剑桥大学应用数学和理论物理系的Natalia Berloff教授和斯科尔科沃科技学院的博士生Nikita Stroev发现，光学系统可以通过乘以描述光波的波函数而不是相加的方式来组合光，并且可能代表光波之间不同类型的连接。

他们用被称为偏振子的准粒子来说明这一现象，同时将这一想法扩展到更大类的光学系统，如光纤中的光脉冲。由于偏振子的物质成分，可以在空间中产生微小的脉冲或相干的、超快移动的偏振子块，并以非线性方式相互重叠。

他们发现关键的成分是如何将脉冲相互耦合，如果你把耦合和光强度搞好了，光就会倍增，影响各个脉冲的相位，泄露问题的答案。这使得利用光来解决非线性问题成为可能。

在这些光学系统的每个元素中，确定光信号相位的波函数的乘法来自于自然发生的或外部引入系统的非线性。

作者还提出并实现了一种通过临时改变信号的耦合强度来引导系统轨迹走向解决方案的方法。

研究人员说应该开始识别可以由专用物理处理器直接解决的不同类别的问题。高阶二元优化问题就是这样一类问题，而光学系统可以在解决这些问题时变得非常高效。获取更多前沿科技 信息 请持续关注：https://byteclicks.com

与现代电子计算机相比，光计算在解决难点问题方面还需要应对许多挑战：降噪、纠错、提高可扩展性、引导系统找到真正的最佳解都是其中之一。

所提出的光学计算机解决了高阶二进制优化问题的光脉冲相互作用示意图。来自几个光脉冲的光相合并以改变每个光脉冲的相，直到找到解。