人工智能和物联网的发展推动了对更强大计算能力的需求，从而催生了像光学计算这样的创新解决方案。
东京大学的新型 “衍射投射”方法利用光来实现更快、更高效的数据处理，标志着计算行业向革命迈出了重要一步。
近些年来，人工智能（AI）和物联网（IoT）的高速发展推动了计算需求的增加。然而，根据摩尔定律预测，传统电子计算的性能已经接近极限，该定律预测大约每两年在微型芯片上的晶体管将翻一番。因此需要寻找新的计算模式，以满足对速度、规模和能效的日益增长的需求。光学计算是一个有前途的解决方案，它利用光的独特属性来进行计算。
衍射投射基于波动光学，可实现具有高度灵活性和集成能力的可扩展和并行逻辑操作。
开创性的光学计算
来自东京大学信息光子学实验室的研究人员在光学计算领域取得了重大进展，他们开发了一种名为“衍射投射”的新型光学计算架构，该方法基于光的空间平行性概念（这一原则在1980年代被首次探索，被称为“阴影投射”）。传统阴影投射受限于对几何光学的依赖，限制了它的灵活性和集成能力。
新的衍射投射技术通过使用波动光学克服了这些限制。衍射光学元件层经过训练，以利用光的空间平行性和波特性，例如衍射和干涉。这允许具有高度灵活性和集成能力的可扩展和并行逻辑操作。只需更改照明模式即可更改操作，无需对输入和输出进行编码和解码。
衍射投射的数值实验结果：（a）256 位并行二进制输入对及其相应的（b）16 个逻辑操作输出的示例。（c）在参数化计算位数和操作类型时，与改变衍射光学元件 （DOE）数量相关的计算误差。该分析表明了衍射投射的计算性能、可扩展性和集成能力，这大大减少了DOE的数量，从而提高了实用性。
未来影响和应用
衍射投射的数值实验结果显示出令人印象深刻的结果，在两个任意 256 位并行二进制输入上以光速无差错地实现了所有 16 个逻辑操作。
这种架构在可扩展性和集成方面具有显著优势，使其成为下一代计算系统的有前途的候选者。其灵活和可重新配置的特性也开辟了从图像处理到光计算加速器的广泛应用。
这项研究是早稻田大学 Tetsuya Kawanishi 教授领导的 “变革性研究领域补助金 ”项目的一部分，突出了利用空间并行性作为未来计算系统构件的光学计算潜力。该研究还为整合成像、传感和计算的新信息处理框架奠定了基础，并有可能扩展到各个领域。
相关链接：https://doi.org/10.1117/1.AP.6.5.056005