La ‘duplicación’ de la luz podría ser la clave para las computadoras ópticas ultrapotentes

Una clase importante de problemas computacionales difíciles, con aplicaciones en teoría de grafos, redes neuronales, inteligencia artificial y códigos de corrección de errores, puede resolverse multiplicando señales ópticas, según investigadores de la Universidad de Cambridge y el Instituto de Ciencia y Tecnología Skolkovo en Rusia.

En un artículo publicado en la revista Cartas de revisión físicaProponen un nuevo tipo de computación que podría revolucionar la computación analógica al reducir en gran medida el número de señales ópticas necesarias y al mismo tiempo simplificar la búsqueda de las mejores soluciones matemáticas, permitiendo computadoras ópticas ultrarrápidas.

La computación óptica u óptica usa fotones producidos por láseres o diodos para calcular, a diferencia de las computadoras clásicas que usan electrones. Dado que los fotones esencialmente no contienen masa y pueden viajar más rápido que los electrones, una computadora óptica será ultrarrápida, energéticamente eficiente y capaz de procesar información simultáneamente a través de múltiples canales ópticos temporales o espaciales.

El componente de computación de una computadora óptica – un sustituto de los unos y ceros de la computadora digital – está representado por la fase continua de la señal óptica. El cálculo generalmente se realiza agregando dos ondas de luz provenientes de dos fuentes diferentes y luego proyectando la resultado a estados de «0» o «1».

Sin embargo, la vida real presenta problemas en gran parte no lineales, en los que múltiples incógnitas cambian simultáneamente otros valores desconocidos durante la interacción doblemente. En este caso, el enfoque tradicional de la computación óptica que recolecta ondas de luz de manera lineal falla.

Ahora, la profesora Natalia Perlov del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica en Cambridge y la estudiante de doctorado Nikita Struev del Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo descubrieron que los sistemas ópticos pueden recolectar luz multiplicando las funciones de onda que describen las ondas de luz en lugar de agregarlas y puede representar un tipo diferente de conexión entre las ondas, la luz.

Aclararon este fenómeno con cuasipartículas llamadas polaritón, que es mitad luz y mitad materia, al tiempo que expandieron la idea a una clase más grande de sistemas ópticos, como pulsos de luz en fibras. Se pueden crear pequeños pulsos o puntos de polaritones de supervelocidad coherentes en el espacio e interferir entre sí de manera no lineal, debido al componente de sustancia del polaritón.

«Descubrimos que el componente principal es cómo se mezclan las legumbres entre sí», dijo Struff. «Si se obtiene el acoplamiento y la intensidad de la luz correctamente, la luz se duplica, afectando los pulsos individuales de las fases, lo que da una respuesta al problema. Esto permite utilizar la luz para resolver problemas no lineales».

La multiplicación de las funciones de onda para determinar la fase de la señal óptica en cada componente de estos sistemas ópticos proviene de la no linealidad que ocurre naturalmente o insertada externamente en el sistema.

“Lo sorprendente fue que no hubo necesidad de dejar caer las fases de luz continua en los estados de ‘0’ y ‘1’ que son necesarios para resolver problemas en variables binarias”, dijo Stroev. En cambio, el sistema tiende a inducir estos estados al final de su búsqueda de la formación mínima de energía. Esta es la propiedad que proviene de duplicar las señales de luz. Por el contrario, los instrumentos ópticos anteriores requieren una excitación resonante que limita las fases a valores binarios. Externamente «.

Los autores también propusieron y aplicaron un método para dirigir las rutas del sistema hacia una solución al cambiar temporalmente la fuerza del acoplamiento de la señal.

«Deberíamos comenzar identificando diferentes clases de problemas que pueden resolverse directamente con un procesador físico dedicado», dijo Perloff. «Los problemas de optimización binaria de alto nivel son una de estas categorías, y los sistemas ópticos pueden resultar muy eficaces para resolverlos».

Todavía hay muchos desafíos que enfrentar antes de que la computación óptica pueda demostrar su superioridad en la resolución de problemas difíciles en comparación con las computadoras electrónicas modernas: entre ellos se encuentran la reducción de ruido, la corrección de errores, la escalabilidad mejorada y la dirección del sistema hacia la mejor solución verdadera.

“Cambiar nuestro marco para abordar directamente diferentes tipos de problemas podría acercar las máquinas de computación óptica a la solución de problemas del mundo real que no pueden ser resueltos por computadoras clásicas”, dijo Perloff.

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