Wie werden die photonischen Computer der Zukunft aussehen?

Photonische Computer der Zukunft

Jiao Shuming Greater Bay Area University

(Ursprünglich veröffentlicht auf dem öffentlichen Konto „China Optics“)

Wir können in unserem täglichen Leben nicht ohne verschiedene „Spiegel“ leben, vom gewöhnlichen Ankleidespiegel bis hin zu Kurzsichtigkeitsbrillen, Lesebrillen, Lupen, Teleskopen und Mikroskopen. Jeder Spiegel hat seine eigenen Stärken. Einige können Ihnen genau das Gleiche vor Ihnen zeigen, andere können winzige Bilder vergrößern und wieder andere können unklare, verschwommene Bilder deutlich machen, entfernte Bilder näher heranholen oder gestreutes Sonnenlicht zu einem Punkt bündeln. So kennen wir es alle, wenn man beim Überleben in der Wildnis eine Lupe zum Feuermachen verwendet.

Um es etwas professioneller auszudrücken: Ein „Spiegel“ ist ein optisches Gerät oder eine optische Vorrichtung. Verschiedene Geräte können Licht durch verschiedene physikalische Effekte wie Reflexion, Brechung, Interferenz, Beugung und Streuung manipulieren, genau wie beim Spielen mit einem Zauberwürfel oder beim Vorführen von Zaubertricks. Sie können helles Licht dimmen, dunkles Licht aufhellen und Licht von einer Richtung in die andere lenken, sodass Sie letztendlich verschiedene transformierte Bilder vor Ihren Augen sehen können. Die im Physikunterricht der Mittelstufe erwähnten konvexen und konkaven Linsen können Licht konvergieren bzw. divergieren lassen, sodass das Bild beliebig vergrößert oder verkleinert werden kann. Sie sind die grundlegendsten optischen Geräte.

Abbildung 1: Konvexe und konkave Linsen bündeln und divergieren Licht

Zusätzlich zu den uns bekannten „Inhouse“-Aufgaben können optische Geräte auch viele unerwartete und unvorhersehbare „Extra-House“-Aufgaben ausführen. Stellen Sie sich vor, diese Linsen könnten mithilfe von Licht auch Rechenaufgaben lösen, Gesichter erkennen, selbstfahrenden Autos beim automatischen Fahren helfen und sogar einen photonischen Computer bauen. Ist es nicht erstaunlich?

Welche Vorteile haben photonische Computer gegenüber elektronischen Computern?

Die Computer, die wir in unserem täglichen Leben verwenden, ob Smartphones, Laptops oder riesige Serversysteme in Computerräumen, bestehen alle aus elektronischen Halbleiterbauelementen. Die grundlegendste Baueinheit auf jedem Chip ist der Transistor. Ein einzelner Transistor ist nur ein winziger Schalter, aber wenn viele miteinander verbunden sind, können sie „ihre Leistung konzentrieren, um Großes zu erreichen“ und immer komplexere Computerprobleme zu lösen.

Nach Jahrzehnten der Entwicklung ist die Zahl der auf jedem Computerchip integrierten elektronischen Geräte sehr groß geworden: Hunderte Millionen elektronischer Transistoren befinden sich auf wenigen Quadratzentimetern. Bei einer so hohen Dichte besteht nur begrenzter Spielraum für Verbesserungen und es ist schwierig, den weltweit steigenden Datenverarbeitungsbedarf zu decken. Das Mooresche Gesetz, das besagt, dass sich „die Anzahl der Transistoren, die auf einem Chip untergebracht werden können, etwa alle 18 Monate verdoppelt und sich dementsprechend auch die Leistung des Prozessors“, ist nicht mehr so ​​einfach zu erfüllen. Auch der Gesamtstromverbrauch von Computern weltweit ist jährlich sehr hoch und kann nicht ignoriert werden.

Forscher erforschen ständig neue Ansätze für das Computerdesign. Eine mögliche Option ist der Versuch, in einigen Szenarien die elektronische Datenverarbeitung durch photonische Datenverarbeitung zu ersetzen.

Tatsächlich ist es nicht „vorbestimmt“, Computer mit elektronischen Geräten zu bauen. Während des Zweiten Weltkriegs und davor waren die meisten Computer mechanisch und bestanden aus Hebeln und Zahnrädern. Turing gelang es einst, mithilfe eines mechanischen Computers den Code der deutschen Armee zu knacken.

Neben optischen und mechanischen Computern versuchen Forscher auch Quantencomputer, biologische DNA-Computer und chemische molekulare Computer.

Über die Quantencomputerforschung, die von Googles „Platanus“ und den inländischen Unternehmen „Jiuzhang“ und „Zu Chongzhi“ vertreten wird, wurde in den letzten Jahren in den Medien ausführlich berichtet. Allerdings unterscheiden sich Quantencomputer und die in diesem Artikel erwähnten photonischen Computer grundsätzlich stark. Quantencomputer nutzen hierfür nicht zwingend optische Methoden, sondern können auch Supraleitung, Quantenpunkte, Ionenfallen und andere Methoden nutzen. Optische Quantencomputer basieren hauptsächlich auf mikroskopischer Quantenoptik, während die in diesem Artikel erwähnten photonischen Computer auf makroskopischer klassischer Optik basieren. Um es ganz deutlich zu sagen: Ersteres wird hauptsächlich durch einzelne oder eine sehr kleine Anzahl von Photonen erreicht, während Letzteres durch Lichtstrahlen erreicht wird, die aus einer sehr großen Anzahl von Photonen bestehen. Die Anzahl der Photonen kann einen großen Unterschied machen.

Abbildung 2: Elektronischer Computerchip

Wie wir alle wissen, kann die Ausbreitungsgeschwindigkeit des Lichts 300.000 Kilometer pro Sekunde oder fast diesen Wert erreichen. Bei elektronischen Computern ist die „Reaktion“ bei der Signalübertragung im Halbleiterbauelement jedoch oft nicht so schnell und es ist ein Moment der Pause erforderlich. Obwohl diese Reaktionszeit ebenfalls sehr kurz ist, wird sie durch die nahezu augenblickliche Ausbreitung von Lichtsignalen noch immer in den Schatten gestellt. In puncto hohe Geschwindigkeit und geringe Latenz haben photonische Computer die Führung übernommen.

Die grundlegendsten Teilchen, aus denen photonische und elektronische Computer bestehen, sind Photonen bzw. Elektronen. Obwohl sie gleichermaßen klein sind, unterscheiden sie sich in ihrer Natur sehr.

Elektronen sind Fermionen, Photonen sind Bosonen. Elektronen sind wie heißblütige Teenager mit starker Hormonausschüttung während der Pubertät. Sie haben ein „schlechtes Temperament“ und neigen dazu, miteinander zu interagieren, zusammenzustoßen und Wärme abzustrahlen. Wenn sich zwei Stromkreise versehentlich berühren, kommt es zu einem „Kurzschluss“. Photonen sind eher wie buddhistische Onkel, die nicht wettbewerbsorientiert, tolerant und großzügig sind und nicht so leicht „Ärger machen“. Viele verschiedene Lichtstrahlen können einander durchdringen, ohne miteinander zu interagieren. „Geh du deinen Weg, ich gehe meinen“, ohne dass sie sich gegenseitig beeinflussen, im selben Raum koexistieren und dich nicht „elektrisieren“, wenn sie dich berühren.

Der Crosstalk-Meister Hou Baolin erzählte einmal einen Witz, in dem ein Betrunkener mit einer Taschenlampe in den Himmel leuchtete, wodurch ein Lichtstrahl entstand, und zu einem anderen Betrunkenen sagte: „Du hast gesagt, du bist nicht betrunken, wie kannst du es also wagen, auf diese Säule zu klettern?“ Der andere Betrunkene antwortete: „Ich werde nicht hochklettern. Wenn ich hochklettere und du die Taschenlampe ausschaltest, falle ich runter!“

Abbildung 3: Wenn zwei Lichtstrahlen aufeinandertreffen, kommt es nicht zu einem Kurzschluss, sondern sie passieren einander, ohne sich gegenseitig zu beeinflussen.

Da Photonen einen solchen „Charakter“ haben, können wir viele Lichtstrahlen verwenden, die sich nicht gegenseitig stören, um große Mengen paralleler Datenberechnungen gleichzeitig durchzuführen. Wir müssen die Dichte pro Flächeneinheit nicht blind erhöhen wie bei elektronischen Geräten, sondern können uns zur Verbesserung der Rechenleistung einfach auf die simple und grobe Methode „mehr Geräte, mehr Leistung“ verlassen. Bei elektronischen Computern verhält es sich oft so, als würden alle Autos auf eine Spur gequetscht, während photonische Computer über eine breite Autobahn mit mehreren Spuren verfügen.

Da Photonen nicht so leicht miteinander interagieren, verbrauchen optische Computer gleichzeitig nur sehr wenig Energie, genau wie eine kurzsichtige Brille, die weder an die Steckdose angeschlossen werden muss noch über Batterien verfügt. Sie können passiv arbeiten, solange Licht vorhanden ist.

Man geht davon aus, dass photonische Computer Leistungsindikatoren wie Rechengeschwindigkeit und Energieverbrauch erreichen werden, die um das Zehn- oder sogar Hundertfache über denen bestehender elektronischer Computer liegen[1].

Darüber hinaus geben elektronische Geräte an bestimmten Orten, beispielsweise in Räumen mit medizinischen Geräten und in Radioobservatorien, zwangsläufig eine gewisse Menge elektromagnetischer Strahlung ab, die den normalen Betrieb der Geräte beeinträchtigen kann. Photonische Computer sind die sicherere Wahl.

In anderen Szenarien werden die Signale, die wir verarbeiten möchten, oder die Daten, die wir berechnen möchten, selbst in optischer Form dargestellt. Beispielsweise wird das Lichtfeld des Bildes eines natürlichen Objekts nach der Aufnahme mit einer Digitalkamera in elektronische Daten umgewandelt, die dann von einem elektronischen Computer verarbeitet werden. Wenn das verarbeitete Foto auf dem Bildschirm angezeigt wird, wird es wieder in die Form eines Lichtsignals umgewandelt. Wenn ein photonischer Computer direkt zur Verarbeitung der Lichtsignale in Kameras, Displays und der optischen Kommunikation verwendet wird, kann die Mühe mehrfacher Konvertierungen zwischen photoelektrischen Signalen vermieden werden.

Wie funktionieren photonische Computer?

Unabhängig davon, um welche Art von Computer es sich handelt, handelt es sich um eine Maschine, mit der verschiedene Rechenaufgaben ausgeführt werden. Die grundlegendsten Aufgaben sind natürlich Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division, genauer gesagt Addition und Multiplikation. Viele scheinbar komplexe Rechenvorgänge lassen sich letztlich in eine Vielzahl grundlegender Additions- und Multiplikationsoperationen zerlegen.

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, in der Optik Additionen oder Multiplikationen durchzuführen. Beispielsweise ist ein Raum völlig dunkel. Wenn Sie das erste Licht einschalten, wird der Raum heller. Schaltet man das zweite Licht ein, wird der Raum noch heller. Zu diesem Zeitpunkt ist die Helligkeit im Raum die Summe der Helligkeit der beiden Lichter. Dies ist eine Ergänzung, die auf einfache optische Weise erfolgt.

Wenn die Intensität (oder Helligkeit) des Lichts an verschiedenen Positionen verwendet wird, um die Größe eines Werts darzustellen, kann eine konvexe Linse vom Typ einer Lupe Licht aus verschiedenen Positionen zusammenführen, was einer Addition durch Licht gleichkommt.

Wenn Licht auf die Oberfläche eines undurchsichtigen Objekts trifft, wird ein Teil davon absorbiert und ein Teil reflektiert. Die Intensität des reflektierten Lichts ist gleich der Intensität des einfallenden Lichts multipliziert mit der Reflektivität. Die Reflektivität kann eingestellt werden. Beispielsweise wird uns im Sommer unter der sengenden Sonne beim Tragen schwarzer Kleidung schnell heiß, da die schwarze Oberfläche eine höhere Lichtabsorptionsrate und ein geringeres Reflexionsvermögen aufweist. Weiße Kleidung ist das Gegenteil und angenehmer zu tragen.

Welchen Wert wollen wir also vervielfachen? Wir müssen lediglich die Reflektivität an verschiedenen Positionen auf der Oberfläche des reflektierenden Objekts entsprechend kodieren und auf die entsprechende Größe einstellen, damit das Licht die Multiplikation auf natürliche Weise abschließen kann. Wir können einen Detektor verwenden, um die Intensität des reflektierten Lichts zu messen und das Produktergebnis zu erhalten.

Natürlich können wir auch transparente Objekte verwenden. Die Intensität des Lichts, das durch die andere Seite gelangt, ist gleich dem einfallenden Licht multipliziert mit der Durchlässigkeit. Wir können die Durchlässigkeit einfach an verschiedenen Positionen auf den zu multiplizierenden Wert einstellen.

In der folgenden Abbildung ist das optische Gerät, das zunächst die Lichtreflexion oder -durchlässigkeit an verschiedenen Positionen einstellt, die Werte an jeder entsprechenden Position parallel multipliziert und diese Produkte dann mit einer Linse summiert, ein einfacher „optischer Multiplikations- und Additionsrechner“.

Abbildung 4: Ein optischer Multiplikations-Additionsrechner mit Linsenkonvergenz [2]

Neben Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division kann die Optik im Vergleich zu elektronischen Berechnungen oft eine Abkürzung für komplexere Berechnungen bieten. In der Mathematik beispielsweise erfordert die zweidimensionale Fourier-Transformation das Entwerfen eines Algorithmus, das Schreiben von Programmcode und das anschließende Ausführen des Programms für eine bestimmte Zeit, um das Ergebnis zu erhalten. In der Optik kann das Ergebnis jedoch mit Lichtgeschwindigkeit durch nur eine Linse erreicht werden, da die Beugungsausbreitungsmethode des Lichts eine natürliche Möglichkeit zur Realisierung der Fourier-Transformation darstellt [2].

In den letzten Jahren wurden Deep-Learning-Neuronale Netzwerke als Simulation der Arbeitsweise eines echten menschlichen Gehirns in den verschiedensten Bereichen eingesetzt und haben sich zum gängigsten Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt. Ihre Implementierung erfolgt üblicherweise in Form von Softwarealgorithmen auf elektronischen Rechnern. Forscher haben auch einfache mehrschichtige neuronale Netzwerke rein optisch implementiert. Im gesamten Netzwerk gibt es keine Schaltkreise und elektronischen Geräte, sondern nur optische Pfade und optische Geräte. Der oben erwähnte optische Multiplikator wird auch verwendet, um die Signalübertragung zwischen zwei benachbarten Neuronenschichten zu simulieren [3].

In optischen Laboren verwenden Forscher häufig Laser. Da Licht unterschiedliche Frequenzen (oder Wellenlängen) haben kann, entsprechen sie verschiedenen Farben innerhalb des für das Auge sichtbaren Bereichs. Gewöhnliches Sonnenlicht und Lampen aus dem täglichen Leben enthalten Licht unterschiedlicher Frequenzen, während die Frequenz von Lasern relativ einheitlich ist. Beispielsweise bedeutet grüner Laser ein reineres Grün, das einen hochkonzentrierten Lichtstrahl mit relativ starker Energie bilden kann.

Mithilfe von Lasern wurde eine größere Vielfalt optischer Computersysteme entwickelt. Ein gewöhnliches Gerät mit konvexer Linse, beispielsweise eine Lupe, ist in der Mitte dick und an beiden Seiten dünn und weist eine symmetrische, regelmäßige Form auf. Wir können das Gerät intelligent optimieren, sodass es an verschiedenen Stellen unterschiedliche Dicken aufweist. Ein solches ungleichmäßiges Gerät, das weder eine konvexe noch eine konkave Linse ist, kann Licht komplexer und flexibler modulieren. Es handelt sich um ein sogenanntes diffraktives optisches Gerät. Darüber hinaus kann eine „Kette“ solcher Geräte kaskadiert werden, wobei jede Schicht das Lichtfeld wiederum anpasst. Der erzielte Endeffekt ist weit mehr als nur „das Einfangen von Sonnenlicht zum Anzünden eines Feuers“.

In dem in der Abbildung unten als „Optisches neuronales Beugungsnetzwerk“ bezeichneten System stellt die Lichtintensitätsverteilung an verschiedenen Positionen der Eingangsebene Muster mit unterschiedlicher Anzahl dar. Am Ausgangsende auf der anderen Seite des Systems wird das Licht durch eine Reihe optischer Beugungsgeräte mit optimiertem Design moduliert und kann entsprechend der Anzahl an verschiedenen Positionen konvergieren. Wohin das Licht zeigt, erfahren wir, um welche Nummer es sich handelt, und es werden direkt die Ergebnisse der digitalen Klassifizierung und Erkennung angezeigt.

In einem solchen System scheint Licht über Intelligenz zu verfügen und kann Zahlen wie Menschen erkennen. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur elektronischen Computern vorbehalten.

Abbildung 5: Lichtbeugungs-Neuronales Netzwerk zur Ziffernerkennung [4]

Andere Forscher untersuchen die Verwendung des Systems, das unten wie ein „Abwasserrohrnetz“ aussieht, für optische Berechnungen. Jedes blaue Rohr wird als Lichtwellenleiter bezeichnet und überträgt Licht anstelle von Wasser.

Unter normalen Umständen verhält sich das Licht in einem Wellenleiter von einem Ende zum anderen, aber wenn zwei Wellenleiter sehr nahe beieinander liegen, laufen die Lichtsignale in den beiden Wellenleitern teilweise ineinander über. Der Designer lässt die beiden Wellenleiter absichtlich viele Male miteinander interferieren, indem er viele Grundeinheiten, sogenannte Mach-Zehnder-Interferometer, konstruiert und sie zu einem Netzwerk verbindet.

Die ursprüngliche Helligkeit des Lichts an jedem äußersten linken Wellenleitereingangsport stellt die Größe jedes Eingangsdatenwerts dar. Nach vielen Lichtinterferenzen kann das Licht in jedem Wellenleiter heller oder dunkler werden. Durch die richtige Einstellung aller Interferometereinheiten und die Messung der Helligkeit jedes Ausgangsports ganz rechts im gesamten Netzwerk kann das gewünschte Berechnungsergebnis erzielt werden. Wenn die Eingabe beispielsweise die Größe jedes Elements eines Vektors ist, wird ein neuer Vektor erhalten, der das Ausgabeergebnis darstellt, nachdem der Eingabevektor mit einer Matrix multipliziert wurde.

Abbildung 6: Mach-Zehnder-Interferometer-Netzwerk für optische Berechnungen [5]

Optische Systeme wie das Mach-Zehnder-Interferometer sind ursprünglich recht groß und nehmen die Größe eines ganzen Tisches ein. Wenn viele davon miteinander verbunden wären, würden sie wahrscheinlich einen ganzen Raum füllen, genau wie elektronische Computer, als sie vor Jahrzehnten erfunden wurden. Durch diese Wellenleiterimplementierung wird die Systemgröße sehr klein sein und den Mikrometerbereich oder weniger erreichen, und viele Mach-Zehnder-Interferometer können in einen kleinen Chip integriert werden.

Mithilfe der siliziumbasierten Photonik können photonische Chips auf ähnliche Weise wie elektronische Chips entworfen und verarbeitet werden. Verschiedene optische Geräte können immer kleiner werden und miteinander integriert werden. Ein photonischer Chip ist klein, verfügt aber über alle notwendigen Funktionen. Dies ebnet den Weg für die zukünftige Nutzung photonischer Computer in tragbaren Verbraucherprodukten (wie Mobiltelefonen und Tablets).

Auch bei „Smart Glass“ handelt es sich um ein raffiniert konstruiertes optisches Rechengerät[6]. In einem Stück reinen Glases kann sich das Licht ungehindert von links nach rechts ausbreiten. Wenn jedoch viele Verunreinigungen, die ein anderes Material enthalten, hinzugefügt werden, ist das, als würde man einer Tasse Milchtee viele Puddingstücke hinzufügen. Da die Verunreinigungen und das Glas unterschiedliche Reflektivitäten und Brechungsindizes aufweisen, wird das Licht, wenn es diese „Hindernisse“ umgeht, „nach Osten, nach Westen, nach links und rechts stoßen“, als würde es durch ein Labyrinth laufen, wodurch der ursprüngliche normale Ausbreitungsweg geändert wird. Wenn Position, Größe und Form aller Verunreinigungen in diesem „Labyrinth“ sinnvoll gestaltet sind, können die meisten Photonen am Ende immer noch zur Zielposition konvergieren und die Klassifizierungs- und Erkennungsergebnisse genau wie beim optischen Beugungsneuronalen Netzwerk anzeigen.

Abbildung 7: (a) Optisches Rechengerät mit intelligentem Glasstreumedium[6]; (b) Licht stößt auf Hindernisse und durchbricht das Labyrinth[6]

Alle oben genannten optischen Berechnungsmethoden können als analoge optische Berechnungen klassifiziert werden, dh die Helligkeit des Lichts oder andere physikalische Größen werden direkt zur Darstellung des zu berechnenden Wertes verwendet. Die von uns üblicherweise verwendeten elektronischen Computer verwenden normalerweise digitale Berechnungen mit Logikgattern, d. h. sie wandeln zunächst die zu verarbeitenden täglichen Dezimalwerte in eine binäre digitale Folge um, die 0 und 1 enthält. Beispielsweise wird 28 im Binärsystem durch 11100 und 2 im Binärsystem durch 10 dargestellt. Es gibt ein klassisches Sprichwort, das besagt: „Es gibt zehn Arten von Menschen auf der Welt: die einen verstehen das Binärsystem, die anderen nicht.“ Dann kann jedes Logikgatter einfache Operationen zwischen 1 und 0 verarbeiten, wie etwa UND-Gatter, ODER-Gatter, NICHT-Gatter und andere Typen. Ihre Eingabe und Ausgabe sind alle 0 oder 1, aber die Berechnungsregeln sind unterschiedlich. Obwohl die Funktion eines einzelnen Logikgatters sehr einfach ist, werden viele Logikgatter miteinander verbunden, um ein Logikschaltungssystem zu bilden und komplexere Berechnungen durchzuführen. Einer der Schlüssel zur rasanten Entwicklung elektronischer Computer bis zum heutigen Tag liegt in der Entdeckung der Wissenschaftler, dass sich mit Transistoren, einem elektronischen Bauelement, Logikgatteroperationen bequem in Hardware implementieren lassen.

Abbildung 8: Verschiedene Arten von Logikgattern

In dem Science-Fiction-Roman „Die drei Sonnen“ des berühmten Schriftstellers Liu Cixin nutzt „Qin Shi Huang“ auf einem Planeten in der Drei-Körper-Galaxie 30 Millionen Qin-Soldaten, um einen „menschlichen Computer“ zu erschaffen und damit das Schicksal seiner Dynastie vorherzusagen. Jeder Soldat schwenkte eine schwarz-weiße Flagge, um 0 oder 1 darzustellen, und diente als Logikgatter. Zwei Soldaten sind für die Signaleingabe und ein Soldat für die Signalausgabe verantwortlich. Die Soldaten hissen die Flaggen gemäß den Regeln und die schwarz-weißen Flaggen werden nacheinander gehisst und wieder eingeholt. Die Rechengeschwindigkeit des Computers hängt von der Reaktionsgeschwindigkeit der Soldaten ab.

In einem anderen Science-Fiction-Roman von Professor Wu Yan, „China Orbit“, untersucht der Direktor des Instituts, Gu Zhengping, einen neuen Typ von „Lösungscomputer“. Das riesige Computersystem enthält verschiedene Flaschen und Gläser, die mit bunten Lösungen gefüllt sind. In der Lösung befinden sich zwei feindliche Fadenwurm-Mikroorganismen in großer Zahl, einer repräsentiert die Binärzahl 0 und der andere die Binärzahl 1. Während ihres Wachstums fressen sie sich gegenseitig auf, stoßen sich ab und koexistieren miteinander. Der Programmierer führt verschiedene Logikgatter-Berechnungsfunktionen durch, indem er die Reaktionen in der Lösung steuert, und das endgültige Berechnungsergebnis wird als Farbänderung der Lösung angezeigt.

Ungeachtet der wissenschaftlichen Rationalität der Handlungen in Science-Fiction-Romanen liefern sie uns zumindest die Erkenntnis, dass Logikgatter nicht unbedingt elektronisch implementiert werden müssen. Obwohl es in der Optik kein Gerät gibt, das elektronischen Transistoren direkt entspricht, untersuchen Forscher die Verwendung verschiedener Schemata zur Implementierung logischer Gatter, beispielsweise durch den Einsatz optischer Halbleiterverstärker oder optischer Wellenleiter. Als weiterer möglicher Ansatz werden auch optische Logikgatterrechner untersucht [7].

Manche Leute sagen, das 19. Jahrhundert sei das mechanische Zeitalter gewesen, das 20. Jahrhundert das elektronische Zeitalter und das 21. Jahrhundert könnte das Photonenzeitalter sein[8]. Obwohl sich photonische Computer derzeit hauptsächlich in der Forschungs- und Entwicklungsphase in den Laboren von Universitäten, Forschungseinrichtungen und Start-up-Unternehmen befinden und kommerzielle Produkte selten zu sehen sind, haben ihre umfassenden Zukunftsaussichten die Aufmerksamkeit aller Gesellschaftsschichten auf sich gezogen. Wenn Sie eines Tages in der Zukunft auf ein Problem stoßen, das Sie nicht lösen können, kann Ihnen das Licht vielleicht die Antwort geben.

Quellen:

1. H. Zhou, J. Dong, J. Cheng, W. Dong, C. Huang, Y. Shen, Q. Zhang, M. Gu, C. Qian, H. Chen, Z. Ruan und X. Zhang, „Photonische Matrixmultiplikation bringt Licht in den photonischen Beschleuniger und darüber hinaus“, Light Science & Applications 11, 30 (2022).

2. J. Wu, X. Lin, Y. Guo, J. Liu, L. Fang, S. Jiao und Q. Dai, „Analog optisches Computing für künstliche Intelligenz“, Engineering 10, 133-145 (2022)

3. Y. Zuo, B. Li, Y. Zhao, Y. Jiang, Y.-C. Chen, P. Chen, G.-B. Jo, J. Liu und S. Du, „All-optisches neuronales Netzwerk mit nichtlinearen Aktivierungsfunktionen“, Optica 6(9), 1132-1137 (2019)

4. X. Lin, Y. Rivenson, NT Yardimci, M. Veli, Y. Luo, M. Jarrahi und A. Ozcan, „All-optical machine learning using diffractive deep neural networks“, Science 361(6406), 1004-1008 (2018).

5. Y. Shen, NC Harris, S. Skirlo, M. Prabhu, T. Baehr-Jones, M. Hochberg, X. Sun, S. Zhao, H. Larochelle, D. Englund und M. Soljačić, „Deep Learning mit kohärenten nanophotonischen Schaltkreisen“, Nature Photonics 11(7), 441-446 (2017).

6. E. Khoram, A. Chen, D. Liu, L. Ying, Q. Wang, M. Yuan und Z. Yu, „Nanophotonische Medien für künstliche neuronale Inferenz“, Photonics Research 7(8), 823-827 (2019).

7. S. Jiao, J. Liu, L. Zhang, F. Yu, G. Zuo, J. Zhang, F. Zhao, W. Lin und L. Shao, „All-optical logic gate computing for high-speed parallel information processing“, Opto-Electronic Science 1(9), 220010 (2022).

8. Layout photonischer Chips mit einer strategischen Vision der wissenschaftlichen und technologischen Revolution, Outlook, 2022, Nr. 2