Diverse forme di trasformazioni lineari, come la trasformata di Fourier, sono ampiamente impiegati nell'elaborazione delle informazioni in varie applicazioni. Queste trasformazioni sono generalmente implementate nel dominio digitale utilizzando processori elettronici, e la loro velocità di calcolo è limitata dalla capacità del chip elettronico utilizzato, che crea un collo di bottiglia quando i dati e le dimensioni dell'immagine diventano grandi. Un rimedio a questo problema potrebbe essere sostituire i processori digitali con controparti ottiche e utilizzare la luce per elaborare le informazioni.

In un nuovo articolo pubblicato su Luce:scienza e applicazioni , un team di ingegneri ottici, guidato dal Professor Aydogan Ozcan del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica dell'Università della California, Los Angeles (UCLA), NOI., e collaboratori hanno sviluppato un metodo di progettazione basato sull'apprendimento profondo per il calcolo completamente ottico di una trasformazione lineare arbitraria. Questo processore completamente ottico utilizza superfici diffrattive progettate spazialmente nella manipolazione delle onde ottiche e calcola qualsiasi trasformazione lineare desiderata mentre la luce passa attraverso una serie di superfici diffrattive. Per di qua, il calcolo della trasformata lineare desiderata è completato alla velocità di propagazione della luce, con la trasmissione della luce in ingresso attraverso queste superfici diffrattive. Oltre alla velocità di calcolo, questi processori completamente ottici inoltre non consumano energia per l'elaborazione, tranne per la luce di illuminazione, rendendolo un sistema di elaborazione passivo e ad alto rendimento.

Le analisi eseguite dal team dell'UCLA indicano che il design basato sull'apprendimento profondo di questi processori diffrattivi completamente ottici può sintetizzare con precisione qualsiasi trasformazione lineare arbitraria tra un piano di input e uno di output, e l'accuratezza e l'efficienza di diffrazione delle trasformate ottiche risultanti migliorano significativamente all'aumentare del numero di superfici diffrattive, rivelando che i processori diffrattivi più profondi sono più potenti nelle loro capacità di elaborazione.

Il successo di questo metodo è stato dimostrato eseguendo un'ampia gamma di trasformazioni lineari, incluse ad esempio trasformazioni di fase e ampiezza generate casualmente, la trasformata di Fourier, permutazione delle immagini e operazioni di filtraggio. Questo framework di calcolo può essere ampiamente applicato a qualsiasi parte dello spettro elettromagnetico per progettare processori completamente ottici che utilizzano superfici diffrattive ingegnerizzate spazialmente per eseguire universalmente una trasformazione lineare arbitraria a valori complessi. Può anche essere utilizzato per formare reti di elaborazione delle informazioni completamente ottiche per eseguire un'attività computazionale desiderata tra un piano di input e di output, fornendo un passivo, alternativa senza alimentazione ai processori digitali.