Computación óptica

La computación óptica o computación fotónica utiliza ondas de luz producidas por láseres o fuentes incoherentes para el procesamiento , almacenamiento o comunicación de datos con fines informáticos . Durante décadas, los fotones han demostrado ser prometedores para permitir un mayor ancho de banda que los electrones utilizados en las computadoras convencionales (ver fibras ópticas ).

La mayoría de los proyectos de investigación se centran en sustituir los componentes informáticos actuales por equivalentes ópticos, lo que da como resultado un sistema informático digital óptico que procesa datos binarios . Este enfoque parece ofrecer las mejores perspectivas a corto plazo para la computación óptica comercial, ya que los componentes ópticos podrían integrarse en los ordenadores tradicionales para producir un híbrido óptico-electrónico. Sin embargo, los dispositivos optoelectrónicos consumen el 30% de su energía convirtiendo la energía electrónica en fotones y viceversa; esta conversión también ralentiza la transmisión de mensajes. Los ordenadores totalmente ópticos eliminan la necesidad de conversiones óptico-eléctricas-ópticas (OEO), lo que reduce el consumo de energía eléctrica . ^[1]

Se han diseñado dispositivos específicos para aplicaciones, como el radar de apertura sintética (SAR) y los correladores ópticos , para utilizar los principios de la computación óptica. Los correladores se pueden utilizar, por ejemplo, para detectar y rastrear objetos ^{[2] y para clasificar datos ópticos seriales en el dominio del tiempo [3]} .

El componente fundamental de los ordenadores electrónicos modernos es el transistor . Para sustituir los componentes electrónicos por otros ópticos, se necesita un transistor óptico equivalente. Esto se consigue mediante la óptica de cristal (utilizando materiales con un índice de refracción no lineal ). ^[4] En particular, existen materiales ^[5] en los que la intensidad de la luz entrante afecta a la intensidad de la luz transmitida a través del material de forma similar a la respuesta de corriente de un transistor bipolar. Un transistor óptico de este tipo ^{[6] [7]} se puede utilizar para crear puertas lógicas ópticas ^[7] , que a su vez se ensamblan en los componentes de nivel superior de la unidad central de procesamiento (CPU) del ordenador. Estos serán cristales ópticos no lineales utilizados para manipular haces de luz para controlar otros haces de luz.

Como cualquier sistema informático, un sistema de computación óptica necesita cuatro cosas para funcionar bien:

1. procesador óptico
2. Transferencia de datos ópticos, por ejemplo, cable de fibra óptica
3. almacenamiento óptico , ^[8]
4. fuente de energía óptica (fuente de luz)

Sustituir componentes eléctricos requerirá una conversión del formato de datos de fotones a electrones, lo que hará que el sistema sea más lento.

Existen algunos desacuerdos entre los investigadores sobre las capacidades futuras de los ordenadores ópticos; si podrán o no competir con los ordenadores electrónicos basados ​​en semiconductores en términos de velocidad, consumo de energía, costo y tamaño es una pregunta abierta. Los críticos señalan que ^[9] los sistemas lógicos del mundo real requieren "restauración a nivel lógico, capacidad de cascada, distribución en abanico y aislamiento de entrada-salida", todo lo cual actualmente se proporciona mediante transistores electrónicos a bajo costo, bajo consumo de energía y alta velocidad. Para que la lógica óptica sea competitiva más allá de unas pocas aplicaciones de nicho, se requerirían grandes avances en la tecnología de dispositivos ópticos no lineales, o tal vez un cambio en la naturaleza de la computación misma. ^[10]

Un desafío importante para la computación óptica es que la computación es un proceso no lineal en el que múltiples señales deben interactuar. La luz, que es una onda electromagnética , solo puede interactuar con otra onda electromagnética en presencia de electrones en un material, ^[11] y la fuerza de esta interacción es mucho más débil para las ondas electromagnéticas, como la luz, que para las señales electrónicas en una computadora convencional. Esto puede dar como resultado que los elementos de procesamiento para una computadora óptica requieran más potencia y dimensiones más grandes que los de una computadora electrónica convencional que utiliza transistores. ^{[ cita requerida ]}

Otro error conceptual ^{[ ¿de quién? ]} es que, puesto que la luz puede viajar mucho más rápido que la velocidad de desplazamiento de los electrones y a frecuencias medidas en THz , los transistores ópticos deberían ser capaces de transmitir frecuencias extremadamente altas. Sin embargo, cualquier onda electromagnética debe respetar el límite de transformación y, por lo tanto, la velocidad a la que un transistor óptico puede responder a una señal sigue estando limitada por su ancho de banda espectral . En las comunicaciones por fibra óptica , los límites prácticos, como la dispersión, suelen limitar los canales a anchos de banda de decenas de GHz, apenas mejores que muchos transistores de silicio. Por lo tanto, para obtener un funcionamiento mucho más rápido que los transistores electrónicos se necesitarían métodos prácticos de transmisión de pulsos ultracortos a través de guías de ondas altamente dispersivas.

La lógica fotónica es el uso de fotones ( luz ) en puertas lógicas (NOT, AND, OR, NAND, NOR, XOR, XNOR). La conmutación se obtiene mediante efectos ópticos no lineales cuando se combinan dos o más señales. ^[7]

Los resonadores son especialmente útiles en la lógica fotónica, ya que permiten una acumulación de energía a partir de interferencias constructivas , mejorando así los efectos ópticos no lineales.

Otros enfoques que se han investigado incluyen la lógica fotónica a nivel molecular , utilizando sustancias químicas fotoluminiscentes . En una demostración, Witlicki et al. realizaron operaciones lógicas utilizando moléculas y SERS . ^[12]

La idea básica es retrasar la luz (o cualquier otra señal) para realizar cálculos útiles. ^[13] Sería interesante resolver problemas NP-completos , ya que son problemas difíciles para las computadoras convencionales.

Hay dos propiedades básicas de la luz que realmente se utilizan en este enfoque:

• La luz se puede retrasar haciéndola pasar a través de una fibra óptica de cierta longitud.
• La luz se puede dividir en múltiples (sub)rayos. Esta propiedad también es esencial porque podemos evaluar múltiples soluciones al mismo tiempo.

Para solucionar un problema con retardos de tiempo se deben seguir los siguientes pasos:

• El primer paso es crear una estructura similar a un gráfico hecha con cables ópticos y divisores. Cada gráfico tiene un nodo de inicio y un nodo de destino.
• La luz entra por el nodo de inicio y recorre el grafo hasta llegar al destino, se demora al pasar por arcos y se divide en nodos internos.
• La luz se marca al pasar por un arco o por un nodo para que podamos identificar fácilmente ese hecho en el nodo de destino.
• En el nodo de destino esperaremos una señal (fluctuación en la intensidad de la señal) que llegue en un momento determinado. Si no llega ninguna señal en ese momento, significa que no tenemos solución para nuestro problema. En caso contrario, el problema tiene solución. Las fluctuaciones se pueden leer con un fotodetector y un osciloscopio .

El primer problema que se abordó de esta manera fue el problema de la trayectoria hamiltoniana . ^[13]

El más simple es el problema de la suma de subconjuntos . ^[14] A continuación se muestra un dispositivo óptico que resuelve una instancia con cuatro números { a1, a2, a3, a4 }:

La luz entrará en el nodo de inicio. Se dividirá en dos (sub)rayos de menor intensidad. Estos dos rayos llegarán al segundo nodo en los momentos a1 y 0. Cada uno de ellos se dividirá en dos subrayos que llegarán al tercer nodo en los momentos 0, a1 , a2 y a1 + a2 . Estos representan todos los subconjuntos del conjunto { a1, a2 }. Esperamos fluctuaciones en la intensidad de la señal en no más de cuatro momentos diferentes. En el nodo de destino esperamos fluctuaciones en no más de 16 momentos diferentes (que son todos los subconjuntos del dado). Si tenemos una fluctuación en el momento objetivo B , significa que tenemos una solución del problema, de lo contrario no hay ningún subconjunto cuya suma de elementos sea igual a B. Para la implementación práctica no podemos tener cables de longitud cero, por lo tanto todos los cables se incrementan con un valor pequeño (fijo para todos) k'. En este caso, la solución se espera en el momento B+n×k .

En la segunda década del siglo XXI, con la creciente demanda de tecnologías de aceleradores basados ​​en unidades de procesamiento gráfico, se ha puesto un gran énfasis en el uso de óptica integrada en chip para crear procesadores basados ​​en fotónica. La aparición de redes neuronales de aprendizaje profundo basadas en modulación de fase ^[15] y, más recientemente, de modulación de amplitud mediante memorias fotónicas ^[16] han creado una nueva área de tecnologías fotónicas para la computación neuromórfica ^{[17] [18],} lo que ha dado lugar a nuevas tecnologías de computación fotónica, todo en un chip, como el núcleo tensor fotónico ^{[19] .}

La computación basada en longitud de onda ^[20] se puede utilizar para resolver el problema 3-SAT con n variables, m cláusulas y con no más de tres variables por cláusula. Cada longitud de onda, contenida en un rayo de luz, se considera como una posible asignación de valores a n variables. El dispositivo óptico contiene prismas y se utilizan espejos para discriminar las longitudes de onda adecuadas que satisfacen la fórmula. ^[21]

Este enfoque utiliza una fotocopiadora y hojas transparentes para realizar los cálculos. ^[22] El problema k-SAT con n variables, m cláusulas y como máximo k variables por cláusula se ha resuelto en tres pasos: ^[23]

• En primer lugar, se han generado las 2 ⁿ asignaciones posibles de n variables realizando n fotocopias.
• Utilizando como máximo 2k copias de la tabla de verdad, cada cláusula se evalúa en cada fila de la tabla de verdad simultáneamente.
• La solución se obtiene realizando una única operación de copia de las transparencias superpuestas de todas las m cláusulas.

Shaked et al. (2007) ^[24] han resuelto el problema del viajante mediante un enfoque óptico. Se han generado todas las posibles rutas de TSP y se han almacenado en una matriz binaria que se ha multiplicado por otro vector en escala de grises que contiene las distancias entre ciudades. La multiplicación se realiza de forma óptica mediante un correlador óptico.

Muchos cálculos, en particular en aplicaciones científicas, requieren el uso frecuente de la transformada de Fourier discreta (DFT) 2D, por ejemplo, para resolver ecuaciones diferenciales que describen la propagación de ondas o la transferencia de calor. Aunque las tecnologías de GPU modernas suelen permitir el cálculo a alta velocidad de grandes DFT 2D, se han desarrollado técnicas que pueden realizar la transformada de Fourier continua de forma óptica utilizando la propiedad natural de transformación de Fourier de las lentes . La entrada se codifica utilizando un modulador de luz espacial de cristal líquido y el resultado se mide utilizando un sensor de imagen CMOS o CCD convencional. Estas arquitecturas ópticas pueden ofrecer un escalamiento superior de la complejidad computacional debido a la naturaleza inherentemente altamente interconectada de la propagación óptica, y se han utilizado para resolver ecuaciones de calor 2D. ^[25]

Las computadoras físicas cuyo diseño se inspiró en el modelo teórico de Ising se denominan máquinas de Ising. ^{[26] [27] [28]}

El laboratorio de Yoshihisa Yamamoto en Stanford fue pionero en la construcción de máquinas de Ising utilizando fotones. Inicialmente, Yamamoto y sus colegas construyeron una máquina de Ising utilizando láseres, espejos y otros componentes ópticos que se encuentran comúnmente en una mesa óptica . ^{[26] [27]}

Más tarde, un equipo de Hewlett Packard Labs desarrolló herramientas de diseño de chips fotónicos y las utilizó para construir una máquina de Ising en un solo chip, integrando 1.052 componentes ópticos en ese único chip. ^[26]

Algunas otras empresas involucradas en el desarrollo de la computación óptica incluyen a IBM , ^[29] Microsoft , ^[30] Procyon Photonics, ^[31] Lightelligence, ^[32] Lightmatter, ^[33] Optalysys , ^[34] Xanadu Quantum Technologies , QuiX Quantum, ORCA Computing, PsiQuantum , Quandela  [fr] y TundraSystems Global. ^[35]

• Computación cuántica óptica lineal
• Interconexión óptica
• Red neuronal óptica
• Cristal fotónico § Aplicaciones
• Circuito integrado fotónico
• Molécula fotónica
• Transistor fotónico
• Fotónica programable
• Fotónica de silicio
• Computación no convencional

• Feitelson, Dror G. (1988). Computación óptica: una encuesta para científicos informáticos . Cambridge, Massachusetts: MIT Press. ISBN 978-0-262-06112-4.
• McAulay, Alastair D. (1991). Arquitecturas de computadoras ópticas: la aplicación de conceptos ópticos a las computadoras de próxima generación . Nueva York, NY: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-63242-9.
• Ibrahim TA; Amarnath K; Kuo LC; Grover R; Van V; Ho PT (2004). "Puerta NOR de lógica fotónica basada en dos resonadores de microring simétricos". Opt Lett . 29 (23): 2779–81. Bibcode :2004OptL...29.2779I. doi :10.1364/OL.29.002779. PMID  15605503.
• Biancardo M; Bignozzi C; Doyle H; Redmond G (2005). "Una puerta lógica fotónica molecular conmutada por iones y potencial". Chem. Commun. (31): 3918–20. doi :10.1039/B507021J. PMID  16075071.
• Jahns, J.; Lee, SH, eds. (1993). Hardware de computación óptica: Computación óptica. Elsevier Science. ISBN 978-1-4832-1844-1.
• Barros S; Guan S; Alukaidey T (1997). "Una arquitectura reconfigurable MPP utilizando interconexiones ópticas de espacio libre y configuración de red de Petri". Journal of System Architecture . 43 (6–7): 391–402. doi :10.1016/S1383-7621(96)00053-7.
• D. Goswami , "Computación óptica", Resonance, junio de 2003; ibid julio de 2003. Archivo web de www.iisc.ernet.in/academy/resonance/July2003/July2003p8-21.html
• Main T; Feuerstein RJ; Jordan HF; Heuring VP; Feehrer J; Love CE (1994). "Implementación de una computadora óptica digital de propósito general con programa almacenado". Applied Optics . 33 (8): 1619–28. Bibcode :1994ApOpt..33.1619M. doi :10.1364/AO.33.001619. PMID  20862187. S2CID  25927679.
• Guan, TS; Barros, SPV (abril de 1994). "Arquitectura multiconductual reconfigurable mediante comunicación óptica en espacio libre". Actas del taller internacional IEEE sobre procesamiento paralelo masivo mediante interconexiones ópticas . IEEE. págs. 293–305. doi :10.1109/MPPOI.1994.336615. ISBN . 978-0-8186-5832-7.S2CID61886442  .​
• Guan, TS; Barros, SPV (agosto de 1994). "Comunicaciones de procesadores paralelos a través de óptica de espacio libre". TENCON '94. Novena conferencia internacional anual de la región 10 del IEEE. Tema: Fronteras de la tecnología informática . Vol. 2. IEEE. págs. 677–681. doi :10.1109/TENCON.1994.369219. ISBN. 978-0-7803-1862-5.S2CID61493433  .​
• Guha A.; Ramnarayan R.; Derstine M. (1987). "Cuestiones arquitectónicas en el diseño de procesadores simbólicos en óptica". Actas del 14º simposio internacional anual sobre arquitectura informática (ISCA '87) . ACM. págs. 145–151. doi :10.1145/30350.30367. ISBN . 978-0-8186-0776-9. Número de identificación del sujeto  14228669.
• K.-H. Brenner, Alan Huang: "Lógica y arquitecturas para ordenadores ópticos digitales (A)", J. Opt. Soc. Am., A 3, 62, (1986)
• Brenner, K.-H. (1988). "Un procesador óptico programable basado en la sustitución simbólica". Appl. Opt . 27 (9): 1687–91. Bibcode :1988ApOpt..27.1687B. doi :10.1364/AO.27.001687. PMID  20531637. S2CID  43648075.
• Streibl N.; Brenner K.-H.; Huang A.; Jahns J.; Joya JL; Lohmann AW; Molinero DAB; Murdocca MJ; Premio YO; Sizer II T. (1989). "Óptica Digital". Proc. IEEE . 77 (12): 1954–69. doi :10.1109/5.48834. S2CID  59276160.
• Científicos de la NASA trabajan para mejorar la tecnología de computación óptica , 2000
• Soluciones ópticas para problemas NP-completos
• Dolev, S.; Haist, T.; Oltean, M. (2008). Supercomputación óptica: primer taller internacional, OSC 2008, Viena, Austria, 26 de agosto de 2008, Actas. Springer. ISBN 978-3-540-85672-6.
• Dolev, S.; Oltean, M. (2009). Supercomputación óptica: segundo taller internacional, OSC 2009, Bertinoro, Italia, 18-20 de noviembre de 2009, Actas. Springer. ISBN 978-3-642-10441-1.
• Dolev, S.; Oltean, M. (2011). Supercomputación óptica: tercer taller internacional, OSC 2010, Bertinoro, Italia, 17-19 de noviembre de 2010, Documentos seleccionados revisados. Springer. ISBN 978-3-642-22493-5.
• Dolev, S.; Oltean, M. (2013). Supercomputación óptica: 4.º taller internacional, OSC 2012, en memoria de H. John Caulfield, Bertinoro, Italia, 19-21 de julio de 2012. Documentos seleccionados revisados. Springer. ISBN 978-3-642-38250-5.
• La computación a la velocidad de la luz, un paso más cerca New Scientist
• Caulfield H.; Dolev S. (2010). "Por qué la supercomputación del futuro requiere óptica". Nature Photonics . 4 (5): 261–263. doi :10.1038/nphoton.2010.94.
• Cohen E.; Dolev S.; Rosenblit M. (2016). "Diseño totalmente óptico para puertas y circuitos reversibles que conservan la energía de manera inherente". Nature Communications . 7 : 11424. Bibcode :2016NatCo...711424C. doi :10.1038/ncomms11424. PMC  4853429 . PMID  27113510.
• Karasik, Yevgeny B. (2019). Geometría computacional óptica. ISBN 979-8511243344.

Medios relacionados con Computación óptica en Wikimedia Commons

• Este truco con láser es un gran avance
• La empresa de nueva creación Photonics anuncia la fecha de producción para el segundo trimestre de 2006 Archivado el 16 de mayo de 2007 en archive.today
• Detener la luz en un salto cuántico
• Interconexiones ópticas de gran ancho de banda