Muchos de los problemas de optimización más desafiantes encontrados en diversas disciplinas de la ciencia y la ingeniería, desde la biología y el descubrimiento de fármacos hasta el enrutamiento y la programación se pueden reducir a problemas NP-completos. Intuitivamente hablando, Los problemas NP-completos son "difíciles de resolver" porque el número de operaciones que se deben realizar para encontrar la solución crece exponencialmente con el tamaño del problema. La ubicuidad de los problemas NP-completos ha llevado al desarrollo de hardware dedicado (como máquinas de recocido óptico y recocido cuántico como "D-Wave") y algoritmos especiales (algoritmos heurísticos como recocido simulado).

Recientemente, Ha habido un interés creciente en resolver estos difíciles problemas combinatorios mediante el diseño de máquinas ópticas. Estas máquinas ópticas consisten en un conjunto de transformaciones ópticas impartidas a una señal óptica, de modo que la señal óptica codifique la solución al problema después de cierta cantidad de cálculo. Estas máquinas podrían beneficiarse de las ventajas fundamentales del hardware óptico integrado en la fotónica de silicio, como de baja pérdida, procesamiento en paralelo, pasividad óptica a potencias ópticas bajas y escalabilidad robusta gracias al desarrollo de procesos de fabricación por parte de la industria. Sin embargo, el desarrollo de hardware fotónico compacto y rápido con algoritmos dedicados que utilizan de manera óptima la capacidad de este hardware, ha faltado.

Hoy dia, el camino para resolver problemas NP-completos con fotónica integrada está abierto gracias al trabajo de Charles Roques-Carmes, Dr. Yichen Shen, Cristian Zanoci, Mihika Prabhu, Fadi Atieh, Dr. Li Jing, Dra. Tena Dubček, Chenkai Mao, Miles Johnson, Prof. Vladimir Čeperić, Prof. Dirk Englund, Prof. John Joannopoulos, y el Prof. Marin Soljačić del MIT y el Instituto de Nanotecnologías de Soldados, publicado en Comunicaciones de la naturaleza . En este trabajo, El equipo del MIT desarrolló un algoritmo dedicado a resolver el conocido problema de Ising NP-completo con hardware fotónico.

Propuesto originalmente para modelar sistemas magnéticos, el modelo de Ising describe una red de giros que solo pueden apuntar hacia arriba o hacia abajo. La energía de cada espín depende de su interacción con los espines vecinos, en un ferromaimán, por ejemplo, la interacción positiva entre los vecinos más cercanos incentivará cada giro a alinearse con sus vecinos más cercanos. Una máquina Ising tenderá a encontrar la configuración de giro que minimiza la energía total de la red de giro. Esta solución se puede traducir luego en la solución de otro problema de optimización.

Máquinas de ising heurístico, como el desarrollado por el equipo del MIT, solo produce una solución candidata al problema (que es, de media, cerca de la solución óptima). Sin embargo, Los algoritmos que siempre encuentran la solución exacta al problema son difíciles de aplicar a problemas de gran tamaño. ya que a menudo tendrían que funcionar durante horas, si no días, para terminar. Por lo tanto, Los algoritmos heurísticos son una alternativa a los algoritmos exactos. ya que brindan soluciones rápidas y económicas a problemas difíciles.

Los investigadores se guiaron por su conocimiento de la fotónica fundamental. El profesor Marin Soljačić del MIT explica:"La computación óptica es un campo de investigación muy antiguo. Por lo tanto, teníamos que identificar qué avances recientes en hardware fotónico podrían marcar la diferencia. En otras palabras, teníamos que identificar la propuesta de valor de la fotónica moderna ". El estudiante de posgrado Charles Roques-Carmes agrega:" Identificamos esta propuesta de valor como:(a) realizar una multiplicación de matrices fija rápida y barata y; (b) realizar cálculos ruidosos, lo que significa que el resultado del cálculo varía ligeramente de una ejecución a otra, un poco como lanzar una moneda al aire. Por lo tanto, estos dos elementos son los pilares de nuestro trabajo ".

Al desarrollar este algoritmo y compararlo con varios problemas, los investigadores descubrieron una variedad de algoritmos relacionados que también podrían implementarse en fotónica para encontrar soluciones aún más rápido. El Dr. Yichen Shen, asociado postdoctoral, está entusiasmado con la perspectiva de este trabajo:"El campo de la mejora de la capacidad informática con fotónica integrada está en auge actualmente, y creemos que este trabajo puede ser parte de él. Dado que el algoritmo que desarrollamos aprovecha de manera óptima las fortalezas y debilidades del hardware fotónico, esperamos que pueda encontrar alguna aplicación a corto plazo ". El equipo de investigación del MIT está trabajando actualmente en colaboración con otros para realizar experimentos de prueba de concepto y comparar su algoritmo en hardware fotónico, versus otras máquinas fotónicas y algoritmos convencionales que se ejecutan en computadoras.