În era digitală de astăzi, sarcinile de calcul au devenit din ce în ce mai complexe. Acest lucru, la rândul său, a condus la o creștere exponențială a puterii consumate de computerele digitale. Astfel, este necesar să se dezvolte resurse hardware care să poată efectua calcule la scară largă într-un mod rapid și eficient din punct de vedere energetic.
În această privință, calculatoare optice, care folosesc lumina în loc de electricitate pentru a efectua calcule, sunt promițătoare. Ele pot oferi potențial o latență mai mică și un consum redus de energie, beneficiind de paralelismul care sisteme optice avea. Drept urmare, cercetătorii au explorat diverse modele de calcul optice.
De exemplu, o optică difractivă reţea este proiectat prin combinația de optică și învățare profundă pentru a efectua optic sarcini complexe de calcul, cum ar fi clasificarea și reconstrucția imaginilor. Acesta cuprinde un teanc de straturi difractive structurate, fiecare având mii de caracteristici/neuroni difractivi. Aceste straturi pasive sunt folosite pentru a controla interacțiunile lumină-materie pentru a modula lumina de intrare și a produce ieșirea dorită. Cercetătorii antrenează rețeaua difractivă prin optimizarea profilului acestor straturi folosind învățare profundă unelte. După fabricarea designului rezultat, acest cadru acționează ca un modul de procesare optică de sine stătătoare care necesită doar alimentarea unei surse de iluminare de intrare.
Până acum, cercetătorii au proiectat cu succes rețele de difracție monocromatice (iluminare cu o singură lungime de undă) pentru implementarea unui singur liniar. transformare (înmulțirea matricei) operație. Dar este posibil să implementăm mai multe transformări liniare simultan? Același grup de cercetare UCLA care a introdus pentru prima dată rețelele optice difractive a abordat recent această întrebare. Într-un studiu recent publicat în Fotonică avansată, au folosit o schemă de multiplexare a lungimii de undă într-o rețea optică difractivă și au arătat fezabilitatea utilizării unei rețele difractive de bandă largă. procesor pentru a efectua operații de transformare liniară masiv paralele.
Profesorul cancelarului UCLA, Aydogan Ozcan, liderul grupului de cercetare de la Școala de Inginerie Samueli, descrie pe scurt arhitectura și principiile acestui procesor optic: „Un procesor optic difractiv în bandă largă are câmpuri vizuale de intrare și de ieșire cu N.i și No pixeli, respectiv. Ele sunt conectate prin straturi difractive structurate succesive, realizate din materiale transmisive pasive. Un grup predeterminat de Nw lungimi de undă discrete codifică informațiile de intrare și de ieșire. Fiecare lungime de undă este dedicată unei funcții țintă unice sau unei transformări liniare cu valori complexe”, explică el.
„Aceste transformări țintă pot fi atribuite în mod specific pentru funcții distincte, cum ar fi clasificarea și segmentarea imaginilor, sau pot fi dedicate calculării diferitelor operațiuni de filtrare convoluțională sau straturi complet conectate într-o rețea neuronală. Toate aceste transformări liniare sau funcții dorite sunt executate simultan la viteza luminii, unde fiecare funcție dorită este atribuită unei lungimi de undă unice. Acest lucru permite procesorului optic de bandă largă să calculeze cu un debit și paralelism extreme.”
Cercetătorii au demonstrat că un astfel de design de procesor optic cu lungime de undă multiplexată poate aproxima Nw transformări liniare unice cu o eroare neglijabilă atunci când numărul total de caracteristici difractive N este mai mare sau egal cu 2NwNiNo. Această concluzie a fost confirmată pentru Nw > 180 de transformări distincte prin simulări numerice și este valabil pentru materiale cu proprietăți de dispersie diferite. În plus, utilizarea unui N mai mare (3NwNiNo) a crescut Nw în continuare la aproximativ 2000 de transformări unice care sunt toate executate optic în paralel.
În ceea ce privește perspectivele acestui nou design de calcul, Ozcan spune: „Astfel de procesoare difractive masiv paralele, cu lungime de undă multiplexată, vor fi utile pentru proiectarea sistemelor inteligente de viziune artificială și procesoare hiperspectrale și ar putea inspira numeroase aplicații în diverse domenii, inclusiv imagistica biomedicală. teledetecție, chimie analitică și știința materialelor.”
Sursa: Procesorul difractiv proiectat prin Deep Learning calculează sute de transformări în paralel
