Una clase importante de desafiantes problemas computacionales, con aplicaciones en teoría de grafos, Redes neuronales, Los códigos de inteligencia artificial y corrección de errores se pueden resolver multiplicando las señales de luz, 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 física , proponen un nuevo tipo de computación que podría revolucionar la computación analógica al reducir drásticamente la cantidad de señales luminosas necesarias y al mismo tiempo simplificar la búsqueda de las mejores soluciones matemáticas, permitiendo computadoras ópticas ultrarrápidas.

La computación óptica o fotónica utiliza fotones producidos por láseres o diodos para la computación, a diferencia de las computadoras clásicas que usan electrones. Dado que los fotones esencialmente no tienen masa y pueden viajar más rápido que los electrones, una computadora óptica sería superrápida, energéticamente eficiente y capaz de procesar información simultáneamente a través de múltiples canales ópticos temporales o espaciales.

El elemento informático en una computadora óptica, una alternativa a los unos y ceros de una computadora digital, está representado por la fase continua de la señal de luz, y el cálculo se logra normalmente agregando dos ondas de luz provenientes de dos fuentes diferentes y luego proyectando el resultado en estados '0' o '1'.

Sin embargo, la vida real presenta problemas altamente no lineales, donde múltiples incógnitas cambian simultáneamente los valores de otras incógnitas mientras interactúan multiplicativamente. En este caso, el enfoque tradicional de la computación óptica que combina ondas de luz de manera lineal falla.

Ahora, La profesora Natalia Berloff del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica de Cambridge y Ph.D. El estudiante Nikita Stroev del Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo ha descubierto que los sistemas ópticos pueden combinar la luz multiplicando las funciones de onda que describen las ondas de luz en lugar de sumarlas y pueden representar un tipo diferente de conexiones entre las ondas de luz.

Ilustraron este fenómeno con cuasi-partículas llamadas polaritones, que son mitad luz y mitad materia, al tiempo que extendieron la idea a una clase más amplia de sistemas ópticos, como los pulsos de luz en una fibra. Pequeños pulsos o manchas de coherente, Los polaritones de movimiento ultrarrápido se pueden crear en el espacio y superponerse entre sí de una manera no lineal, debido al componente de materia de los polaritones.

"Descubrimos que el ingrediente clave es cómo se combinan las legumbres, ", dijo Stroev." Si obtiene el acoplamiento y la intensidad de la luz correctos, la luz se multiplica, afectando las fases de los pulsos individuales, regalando la respuesta al problema. Esto hace posible utilizar la luz para resolver problemas no lineales ".

La multiplicación de las funciones de onda para determinar la fase de la señal luminosa en cada elemento de estos sistemas ópticos proviene de la no linealidad que ocurre naturalmente o se introduce externamente en el sistema.

"Lo que me sorprendió es que no hay necesidad de proyectar las fases de luz continua en los estados '0' y '1' necesarios para resolver problemas en variables binarias, "dijo Stroev." En cambio, el sistema tiende a provocar estos estados al final de su búsqueda de la configuración mínima de energía. Esta es la propiedad que proviene de multiplicar las señales luminosas. De lo contrario, las máquinas ópticas anteriores requieren excitación resonante que fija las fases a valores binarios externamente ".

Los autores también han sugerido e implementado una forma de guiar las trayectorias del sistema hacia la solución cambiando temporalmente las fuerzas de acoplamiento de las señales.

"Deberíamos empezar a identificar diferentes clases de problemas que puedan resolverse directamente con un procesador físico dedicado, ", dijo Berloff." Los problemas de optimización binaria de orden superior son una de esas clases, y los sistemas ópticos pueden ser muy eficientes para resolverlos ".

Aún quedan muchos desafíos por cumplir antes de que la computación óptica pueda demostrar su superioridad en la resolución de problemas difíciles en comparación con las computadoras electrónicas modernas:reducción de ruido, error de corrección, escalabilidad mejorada, guiar el sistema hacia la mejor solución verdadera se encuentran entre ellos.

"Cambiar nuestro marco para abordar directamente diferentes tipos 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.