La luz ‘multiplicada’ puede ser importante para los sistemas ópticos de alta potencia

Investigadores de la Universidad de Cambridge y del Instituto de Ciencia y Tecnología Skolkov en Rusia dicen que una clase importante de problemas computacionales desafiantes se pueden resolver amplificando señales de luz, junto con aplicaciones en teoría gráfica, redes neuronales, inteligencia artificial y códigos de corrección de errores.

En un artículo publicado en la revista Cartas de examen físicoProponen un nuevo tipo de computación que podría revolucionar la computación analógica simplificando la búsqueda de las mejores soluciones matemáticas y reduciendo drásticamente la cantidad de señales luminosas requeridas al permitir computadoras ópticas de alta velocidad.

La computación óptica o fotónica usa fotones hechos por láseres o diodos, a diferencia de las computadoras clásicas que usan electrones. Dado que los fotones básicamente no tienen masa y pueden viajar más rápido que los electrones, un sistema óptico puede procesar información simultáneamente a través de canales ópticos superrápidos, energéticamente eficientes y múltiples transitorios o espaciales.

El elemento informático en una computadora óptica, una de las computadoras digitales y una alternativa a los ceros, está representado por una fase continua de la señal de luz, y el cálculo generalmente se logra agregando dos ondas de luz provenientes de dos fuentes diferentes. El resultado es niveles ‘0’ o ‘1’.

Sin embargo, la vida real presenta problemas muy no lineales donde muchas incógnitas se multiplican y cambian simultáneamente los valores de otras incógnitas. En este caso, el enfoque tradicional de la computación óptica que conecta ondas de luz falla linealmente.

Ahora, Natalia Berloff, profesora de matemáticas aplicadas y física teórica en Cambridge, y Nikita Strove, estudiante de doctorado en el Instituto de Ciencia y Tecnología Skolkov, han descubierto que los sistemas ópticos pueden detectar la luz describiendo ondas de luz en lugar de combinarlas. Diferentes tipos de conexiones entre ondas luminosas.

Explicaron este fenómeno a través de semi-partículas llamadas polarizadores, que son semi-ligeros y semi-ligeros, extienden la idea a un tipo más grande de sistema óptico, como pulsos de luz en una fibra. Pueden formarse pequeños pulsos o polos síncronos de movimiento ultrarrápido en el espacio e interconectarse entre sí en línea recta debido al componente material de los polos.

“Descubrimos que el ingrediente clave es cómo se conectan las lentejas entre sí”, dijo Strove. «Si obtiene la conexión y la intensidad de la luz correctas, el amplificador de luz afectará las fases de los pulsos individuales, dando la respuesta al problema. Esto hace posible utilizar la luz para resolver problemas no lineales».

La amplificación de la actividad de las ondas para determinar la fase de la señal luminosa en cada elemento de estos sistemas ópticos proviene de la linealidad que se produce de forma natural o externa introducida en el sistema.

«Sorprendentemente, no hay necesidad de planificar sucesivas fases de luz en los estados ‘0’ y ‘1’ para resolver problemas en variables binarias», dijo Strow. En cambio, el sistema lleva estos estados al final de la búsqueda de la configuración de energía mínima.

Los autores han sugerido e implementado una forma de guiar las rutas de la computadora hacia la solución cambiando temporalmente la fuerza de conexión de las señales.

“Necesitamos comenzar a identificar los diferentes tipos de problemas que pueden resolverse directamente con un procesador físico dedicado”, dijo Berloff. «Los problemas de optimización binaria de alto orden son una de esas clases, y los sistemas ópticos pueden ser muy eficientes para resolverlos».

Hay muchos más desafíos antes de que la computación óptica demuestre su superioridad en la resolución de problemas difíciles en comparación con las computadoras electrónicas modernas: reducción de ruido, corrección de errores, escalado avanzado y guía del sistema hacia una solución verdaderamente óptima.

“Cambiar nuestro marco para abordar directamente una amplia variedad de problemas puede acercar las máquinas de computación óptica a la solución de problemas del mundo real que las computadoras clásicas no pueden resolver”, dijo Berloff.

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