À l’ère numérique d’aujourd’hui, les tâches de calcul sont devenues de plus en plus complexes. Ceci, à son tour, a conduit à une croissance exponentielle de l’énergie consommée par les ordinateurs numériques. Ainsi, il est nécessaire de développer des ressources matérielles capables d’effectuer des calculs à grande échelle de manière rapide et économe en énergie.
À cet égard, les ordinateurs optiques, qui utilisent la lumière au lieu de l’électricité pour effectuer des calculs, sont prometteurs. Ils peuvent potentiellement fournir une latence plus faible et une consommation d’énergie réduite, bénéficiant du parallélisme des systèmes optiques. En conséquence, les chercheurs ont exploré diverses conceptions informatiques optiques.
Par exemple, un réseau optique diffractif est conçu grâce à la combinaison de l’optique et de l’apprentissage en profondeur pour effectuer optiquement des tâches de calcul complexes telles que la classification et la reconstruction d’images. Il comprend un empilement de couches diffractives structurées ayant chacune des milliers de motifs/neurones diffractifs. Ces couches passives sont utilisées pour contrôler les interactions lumière-matière afin de moduler la lumière d’entrée et de produire la sortie souhaitée. Les chercheurs entraînent le réseau diffractif en optimisant le profil de ces couches à l’aide d’outils d’apprentissage en profondeur. Après la fabrication de la conception résultante, ce cadre agit comme un module de traitement optique autonome qui ne nécessite qu’une source d’éclairage d’entrée pour être alimenté.
Jusqu’à présent, les chercheurs ont réussi à concevoir des réseaux diffractifs monochromatiques (éclairage à une seule longueur d’onde) pour mettre en œuvre une seule opération de transformation linéaire (multiplication de matrice). Mais est-il possible d’implémenter beaucoup plus de transformations linéaires simultanément ? Le même groupe de recherche de l’UCLA qui a introduit pour la première fois les réseaux optiques diffractifs s’est récemment penché sur cette question. Dans une étude récente publiée dans Photonique avancéeils ont utilisé un schéma de multiplexage en longueur d’onde dans un réseau optique diffractif et ont montré la faisabilité d’utiliser un processeur diffractif à large bande pour effectuer des opérations de transformation linéaire massivement parallèles.
Le professeur Aydogan Ozcan, chancelier de l’UCLA, chef du groupe de recherche de la Samueli School of Engineering, décrit brièvement l’architecture et les principes de ce processeur optique : « Un processeur optique diffractif à large bande a un champ de vision d’entrée et de sortie avec des pixels Ni et No , respectivement. Ils sont reliés par des couches diffractives structurées successives, constituées de matériaux transmissifs passifs. Un groupe prédéterminé de Nw longueurs d’onde discrètes code les informations d’entrée et de sortie. Chaque longueur d’onde est dédiée à une fonction cible unique ou à une transformation linéaire à valeurs complexes « , at-il explique.
« Ces transformations cibles peuvent être spécifiquement affectées à des fonctions distinctes telles que la classification et la segmentation d’images, ou elles peuvent être dédiées au calcul de différentes opérations de filtrage convolutionnel ou de couches entièrement connectées dans un réseau de neurones. Toutes ces transformations linéaires ou fonctions souhaitées sont exécutées simultanément au vitesse de la lumière, où chaque fonction souhaitée est affectée à une longueur d’onde unique. Cela permet au processeur optique à large bande de calculer avec un débit et un parallélisme extrêmes.
Les chercheurs ont démontré qu’une telle conception de processeur optique multiplexé en longueur d’onde peut approximer Nw transformations linéaires uniques avec une erreur négligeable lorsque son nombre total de caractéristiques diffractives N est supérieur ou égal à 2NwNiNo. Cette conclusion a été confirmée pour Nw > 180 transformations distinctes par des simulations numériques et est valable pour des matériaux ayant des propriétés de dispersion différentes. De plus, l’utilisation d’un N plus grand (3NwNiNo) a encore augmenté Nw à environ 2000 transformations uniques qui sont toutes exécutées optiquement en parallèle.
En ce qui concerne les perspectives de cette nouvelle conception informatique, Ozcan déclare : « De tels processeurs diffractifs massivement parallèles et multiplexés en longueur d’onde seront utiles pour concevoir des systèmes de vision artificielle intelligents à haut débit et des processeurs hyperspectraux, et pourraient inspirer de nombreuses applications dans divers domaines, y compris l’imagerie biomédicale, télédétection, chimie analytique et science des matériaux.
Plus d’information:
Jingxi Li et al, Transformations linéaires universelles massivement parallèles utilisant un réseau optique diffractif multiplexé en longueur d’onde, Photonique avancée (2023). DOI : 10.1117/1.AP.5.1.016003