关于光学计算，你可以了解这些！

光学计算是一种使用光或光子的计算方法，与使用半导体芯片中的电子晶体管的传统方法不同。

这一概念于20世纪80年代初提出，用于执行傅立叶变换等计算，而传统计算方法需要耗费大量资源和时间。例如，使用电子计算机对 1000x1000 像素的图像进行快速傅立叶变换（FFT）至少需要一百万次运算，而一个简单的透镜就能实时完成同样的任务。

尽管光学计算最初大有可为，但由于材料的限制，制造实用设备具有挑战性，因此人们对光学计算的兴趣逐渐减弱。然而，随着人们对更高计算能力的需求不断增长，最近又重新点燃了这一领域的研发热情。

越来越多的人认识到，光学方法比电子计算更有优势，尤其是在新兴的量子时代。

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工作原理： 引导光子

光学计算通过调节光的特性（如强度、相位、偏振和波长）来编码和处理信息。例如，高强度可代表二进制 “1”，而低强度则代表 “0”。

这种编码信息通过由非线性晶体、调制器和干涉仪等光学元件组成的复杂的互连逻辑门网络进行引导。这些逻辑门执行计算，最终输出由光子探测器检测。

基本光学计算需要四个主要组件：光源、介质、调制器和探测器。

光源

光源在光子产生的初始阶段对数据进行编码。对于需要宽光谱的应用，可使用量子点、白光超连续激光器和光参量振荡器等光源。对于时域量子计算，则使用短激光脉冲来实现精确的时间标记输出。

为了开发紧凑实用的光学计算平台，垂直腔表面发射激光器（VCSEL）和微发光二极管（mLED）是首选。这些光源非常适合集成到微型芯片和有限的空间环境中。

介质

要实现高保真光学计算，光子在传输过程中必须尽量减少损耗。这就要求特殊的引导介质具有高透明度、明显的折射率对比和易于制造等特性。光纤和光子晶体通常用于特定波长范围内的无损信号传输。在需要大带宽的情况下，通常会选择自由空间传播，以避免不同波长之间的损耗。

调制器

调制器可改变特定的光学特性，如强度、相位或偏振，从而构建光子逻辑门，实现计算读取。

非线性晶体通常用于同时执行涉及两个光子的逻辑运算。这些晶体与分光镜和干涉仪等其他调制器集成在一起。

探测器

探测器用于提取光学参数，并将其高精度地转换为电子读数。基于芯片的计算通常使用光电二极管、互补金属氧化物半导体（CMOS）和量子点探测器，因为这些探测器易于集成到空间受限的设计中。探测器的选择取决于速度、灵敏度、波长范围和集成要求等因素，以确保高效可靠的光探测。

有了所有这些元件，就可以构建逻辑门阵列，根据光子参数进行计算。例如，可以使用分光镜和非线性介质创建一个 AND 门。来自单一光源的光子通过波导进入非线性晶体。

上变频光子被特定波长的探测器检测到，并被解释为 “1”，而没有上变频光子则被读为 “0”。只有当两个光子在非线性晶体上叠加时，栅极才会产生输出信号，从而发射并检测到新的上转换光子。

在大型光学计算平台中，此类逻辑门阵列并行运行，以执行现实世界中的计算。

光学计算有哪些应用？

与电子计算机不同，光学计算机可提供众多应用。图像处理、人工智能（AI）和 DNA 测序等领域会产生庞大的数据集，令电子计算机不堪重负。

传统的计算设备在散热和处理速度方面存在困难，而光学计算则提供了一种更高效的替代方案。例如，训练大型人工智能模型需要复杂的计算基础设施和冷却机制来管理产生的大量热量。

光学计算大大增强了人工智能模型的开发，尤其是需要并行训练和实施的大型语言模型。与传统方法相比，这项技术的处理速度要快得多。

现代数据传输越来越依赖于光学传输机制。大量数字数据被转换成带有特定标签的光子，并在全球范围内传输。在接收端，光信号被转换回电信号，生成有用的信息。光计算可以省去这些转换过程，从而提高通信效率并降低成本。

量子计算是光计算大有可为的另一个领域。由于光学计算利用光子特性进行计算，而其中一些特性本身就是量子性质的（如相位和偏振），因此在光学计算环境中集成量子计算相对简单。对光源和探测器稍作调整，就能促进经典计算和量子计算之间的切换。

最后，光学计算在医学领域具有巨大潜力。计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等成像技术会产生大量数据。这些数据集被重建为傅立叶变换图像，以提取医学信息。光学计算可并行执行此类傅立叶变换，实现实时疾病监测和快速诊断。

光学计算与电子计算： 优缺点

与传统计算方法相比，光学计算具有多项优势。与需要主动冷却介质的电子计算机不同，光学计算产生的热量可以忽略不计。

它可以通过并行和独立计算更轻松地处理复杂问题，而由于干扰问题，在极小的空间范围内，电子计算是不可能做到这一点的。与电子芯片相比，光路的扩展更简单、更具成本效益，因为在电子芯片中，由于制造工艺的限制，往往需要耦合更小的元件。

光路的运行速度更高，开关时间可快至几皮秒，比电路快约 1000 倍。它们对能量的要求也较低，仅光子源和探测器需要输入大部分能量，而不像电子元件需要内在电压偏置。此外，由于光子不会相互干扰，因此光学计算机不易发生短路。

尽管具有这些优势，但挑战依然存在。光路元件价格昂贵，将光学门集成到芯片上是一个复杂的过程。光学计算单元的尺寸仍然相对较大，因此难以进行工业化扩展。

此外，光学计算模型对外部因素高度敏感；即使是很小的灰尘颗粒也会破坏计算输出。尽管光学元件已达到微米级，但要想更广泛地应用，进一步微型化是必不可少的。

尽管如此，光学计算仍在不断进步，以解决传统电子系统在速度、能效和可扩展性方面的局限性。

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