Calcolo diffrattivo multiplexato di polarizzazione:implementazione completamente ottica di un gruppo di trasformazioni lineari attraverso una rete diffrattiva codificata in polarizzazione. Credito:Ozcan Lab @ UCLA.
L'implementazione di trasformazioni lineari su larga scala o calcoli di matrice gioca un ruolo fondamentale nei moderni sistemi di elaborazione delle informazioni. I sistemi informatici digitali devono completare fino a miliardi di operazioni di matrice al secondo per eseguire attività computazionali complesse, come l'addestramento e l'inferenza per le reti neurali profonde. Di conseguenza, il throughput dei calcoli di trasformazione lineare può influenzare direttamente le prestazioni e la capacità dei sistemi informatici sottostanti. Queste trasformazioni lineari vengono calcolate utilizzando processori digitali nei computer, che possono incontrare colli di bottiglia man mano che le dimensioni dei dati da elaborare diventano sempre più grandi. È qui che i metodi di calcolo completamente ottici possono potenzialmente fornire un rimedio attraverso il loro parallelismo e velocità.
In un recente studio pubblicato su Light:Science and Applications , i ricercatori dell'Università della California, Los Angeles (UCLA) hanno dimostrato un processore ottico diffrattivo codificato in polarizzazione per consentire il calcolo ad alta velocità e bassa potenza di molteplici trasformazioni lineari utilizzando solo la diffrazione della luce. Questo processore ottico utilizza una serie di superfici diffrattive strutturate e semplici array di polarizzatori, che possono manipolare congiuntamente la luce in ingresso e generare, sul piano di uscita, il risultato di qualsiasi trasformazione lineare desiderata del campo di ingresso con valori complessi. Uno dei principali vantaggi di questo processore diffrattivo completamente ottico rispetto alle sue controparti elettroniche convenzionali è che, fatta eccezione per la luce di illuminazione, non richiede alcuna potenza di calcolo e può essere ampliato per gestire dati di input di grandi dimensioni fabbricando wafer ad ampia area che elaborano in parallelo. Inoltre, tutto il calcolo viene completato alla velocità di propagazione della luce attraverso un volume diffrattivo sottile, rendendo estremamente veloce l'esecuzione di trasformazioni lineari di valore complesso.
Questa ricerca è stata guidata dal professor Aydogan Ozcan del Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica e del California NanoSystems Institute (CNSI) dell'UCLA. Questa nuova architettura ottica introduce un meccanismo di codifica della polarizzazione che consente a un singolo processore diffrattivo di eseguire fino a quattro diverse trasformazioni lineari attraverso la polarizzazione multiplexing delle informazioni. Consentendo alle superfici strutturate di comunicare con gli elementi di polarizzazione incorporati nel volume diffrattivo, un singolo processore ottico diffrattivo può formare implicitamente più canali di calcolo distinti, a ciascuno dei quali è possibile accedere utilizzando una specifica combinazione degli stati di polarizzazione di input e output. Dopo essere stato addestrato attraverso approcci basati sui dati come il deep learning, il processore diffrattivo può calcolare otticamente un gruppo di trasformazioni lineari a valori complessi, che possono essere assegnate per eseguire diversi compiti di calcolo per diverse combinazioni di polarizzazione, tra cui, ad esempio, l'immagine operazioni di classificazione, segmentazione, crittografia e filtraggio. Questo design unico consente a un singolo processore ottico diffrattivo di essere caricato contemporaneamente con una vasta gamma di attività, migliorando la multifunzionalità dei sistemi di elaborazione ottica delle informazioni.
Secondo il team di ricerca dell'UCLA, il loro processore ottico diffrattivo codificato per polarizzazione può funzionare in diverse parti dello spettro elettromagnetico grazie alla versatilità del suo design. Poiché può elaborare direttamente le informazioni di fase e ampiezza di una scena di input, questo progetto è particolarmente adatto per applicazioni nel visual computing e può essere utilizzato per costruire front-end ottici passivi intelligenti per sistemi di visione artificiale. Inoltre, la capacità intrinseca di questo sistema di elaborare le informazioni sulla polarizzazione in ingresso di un campione o di una scena potrebbe anche consentire le sue applicazioni nell'imaging e nel rilevamento ottici sensibili alla polarizzazione, che potrebbero essere trasformativi per alcune applicazioni biomediche come il rilevamento di cristalli birifrangenti nei fluidi corporei . + Esplora ulteriormente
