高速非線形コンピューティングのための光学システム

光を使用して非線形計算を実行することは、光コンピューティングにおける長年の大きな課題でした。非線形操作は、機械学習、パターン認識、汎用コンピューティングなどのタスクに不可欠ですが、材料の非線形効果は通常、弱く、遅く、または高出力を必要とするため、ほとんどの光学的アプローチは困難を伴います。この制限により、大規模な非線形タスクを処理できる高速、コンパクト、かつエネルギー効率の高い光学システムを構築することが困難になっています。

UCLA の研究者らは、線形材料のみを使用して大規模な非線形計算を実行する光コンピューティング システムを開発することで、この問題に対処しました。このシステムは、入力変数を光波の位相にエンコードし、完全に線形の位相のみの層で構成される固定の最適化された回折アーキテクチャを通過させることによって機能します。各出力ピクセルは異なる非線形関数を表し、コンパクトな光学セットアップでの高密度の並列計算を可能にします。このアプローチは、情報が光の位相で構造化されている場合、純粋に線形の光相互作用から非線形計算が実現できることを示しています。

研究チームは、回折プロセッサが汎用非線形関数近似器として機能できることを示す理論的証拠と実験的証拠の両方を確立しました。これらは、多変数関数や複素数値関数を含むあらゆる帯域制限された非線形関数を実現し、シグモイド、タンハー、ReLU、ソフトプラスなどの一般的なニューラル ネットワークの活性化を複製できます。数値シミュレーションでは、波長スケールの空間密度での 100 万の異なる非線形関数の並列計算が実証され、空間光変調器とイメージ センサーを使用した実験では、数十の非線形関数の同時実行が確認されました。

このフレームワークは、数百メガピクセルの高解像度イメージ センサーを使用する大規模システムに拡張可能であり、数億の非線形関数の並列計算が可能になる可能性があります。このアプローチは、超高速アナログ コンピューティング、ニューロモーフィック フォトニクス、および高スループット光信号処理を変革し、非線形光学材料や電子後処理に依存せずに非線形計算を実行するための強力な新しい方法をエンジニアや研究者に提供する可能性があります。