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导读光学计算,或称光计算,与量子计算一样,是一种新范式,旨在为当前的计算机设备带来更多性能和新功能。就光学计算而言,它并不代表像量子计...

光学计算,或称光计算,与量子计算一样,是一种新范式,旨在为当前的计算机设备带来更多性能和新功能。就光学计算而言,它并不代表像量子计算那样重要的进化飞跃,但它确实意味着数据传输方式的一些深刻变化。

目录索引

什么是光学计算或光学计算?

优势

纯与混合

一些进展

什么是光学计算或光学计算?

光学计算,或光学计算,也被称为光学信息处理、信息光学或信息光子学。这些是常用术语,反映了该领域的演变。研究在光信息处理的所有领域都非常多产,包括算法、模拟和数字计算以及线性和非线性计算的理论工作。

作为该研究的结果,已经有可能证明光学计算设备可以驱动复杂形式的人工智能,并且集成光电子固有的噪声不是障碍,实际上可以用来增强创造力人工智能。但是,除了这种人工智能之外,它还将通过用光纤代替总线或数据连接来加速传统计算,即用光信号代替电信号,光信号的传播速度要快得多。

优势

为识别最初用于光学处理的模式而开发的一些算法现在已成功用于数字计算机,因此它不像量子计算那样复杂和难以适应范式。

光学数据处理在功耗方面更便宜,并且比电子元件执行的速度更快。内在并行处理通常被强调为光学处理相对于主要使用顺序计算机的电子处理的主要优势之一。与大多数经典计算机一样,光学计算可以在更大带宽的情况下更好地利用并行性,而不是像大多数经典计算机那样串操作或以低水平并行操作,就像使用光纤的互网网络一样。这有助于解决使用光反射的难题,并且比基于电子的系统具有更高的性能。

纯与混合

真正的光学计算机比混合计算机先进得多,后者使用光学技术来协调传统的电子内核。在组件和设备的规模上应用红外网络和/或可见光的优势,可以设计出计算能力比传统系统高出 10 倍的计算机(光学计算机)。光学计算机除了比电子计算机快得多之外,还可以更小。

也就是说,纯计算机不仅使用光学器件在内存和处理单元之间传输数据,反之亦然,还在处理单元内部使用光学器件,用光学器件代替传统晶体管来传输数据。直接处理光脉冲而不是电信号.

一些研究人员正在开发光学处理器,它使用光学开关和激光(或 LED)进行计算。处理器现在包括光探测器和微型激光器,以促进光纤数据传输。他们已经开发了一种光学计算系统,该系统使用激光来传递信息,并使用相变材料(例如 CD 或 DVD-ROM 上的材料)进行数据记录。

光子已被证明可以为我们提供比电子更高的产率,我们在传统的计算机系统中使用。我们从事通信的时间要长得多,使用的技术从信号发射芯片到光纤网络,因为光子传输数据的速度比电子快得多。当我们有更远的距离时,我们可以进行远距离通信的速度更为重要,因此最早提出的光子计算应用之一是在 CPU 内核之间进行相对较长距离的通信。当然,光子计算的想法不仅仅是维持由电子晶体管制成的处理器内核之间的协调。

虽然我们离100% 光学微芯片还很远- 一个只能用光子计算的实用系统 - 进步正在增加光子学在计算机中的作用。对光学超过量子计算的兴趣的证据是该领域正在进行的深入研究,包括可以支持基于光子的计算的新材料。这一进展的合著者押注于光学而非量子计算,因为它不需要量子超导体工作所需的严寒温度。事实上,人工智能 (AI) 神经网络被认为是其最大的应用之一,其效率可能比电子系统高出 1000 万倍。

然而,光学计算并不像量子计算那么困难,为常规计算开发的许多东西也适用于光学。此外,光子学的最新进展表明,可以通过光学设备执行更有效的计算,这些设备利用超材料和光波之间的相互作用对输入信号执行感兴趣的数学运算,甚至解决数学问题。难的。这种方法通过一组互连的光学设备使用本地光学计算来解决计算困难的问题。

一些进展

光学技术正在被推广用于并行计算、存储区域网络、光学数据网络、光学开关、生物识别和基于机场的全息数据存储设备。在,NTT 公司正在建造一台巨大的光学计算机它将在一个房间大小的盒子中容纳 5 公里的光纤,并将应用于复杂的任务以改善电气或通信网络。该光学系统代表了计算机的硬件架构,可以提高基于机器学习的人工智能和神经网络的创造力,但最重要的是,它在更大范围内展示了此类系统的可行性,其中噪声和错误可能被减轻甚至被利用。

他们提出了一种光学图灵机,它需要纳米光子学的实现来补充他们由波混合、泵浦和滤波器组成的计算设备。光学图灵机是第一个集成了纳米光子学、混波器和滤波器的计算系统。

2013 年,麻省理工学院教授卡罗琳·罗斯 (Carolyn Ross) 宣布了一种全光芯片的进展,在这种芯片中,光子不需要转换为电子就可以在硅基芯片上进行处理。现在这本身当然令人兴奋,实际上已经走得很远,但是 64 x 64 光子阵列并不完全是光学计算机(尽管,由于没有人真正见过光学计算机,他们可能是在冒险) .

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