Calcul tout optique d’un groupe de transformations à l’aide d’un réseau diffractif codé en polarisation

La mise en œuvre de transformations linéaires à grande échelle ou de calculs matriciels joue un rôle central dans les systèmes de traitement de l’information modernes. Les systèmes informatiques numériques doivent effectuer jusqu’à des milliards d’opérations matricielles par seconde pour effectuer des tâches de calcul complexes, telles que la formation et l’inférence pour les réseaux de neurones profonds. Par conséquent, le débit des calculs de transformation linéaire peut influencer directement les performances et la capacité des systèmes informatiques sous-jacents. Ces transformations linéaires sont calculées à l’aide de processeurs numériques dans les ordinateurs, qui peuvent faire face à des goulots d’étranglement à mesure que la taille des données à traiter devient de plus en plus grande. C’est là que les méthodes de calcul tout optique peuvent potentiellement apporter un remède par leur parallélisme et leur rapidité.

Dans une étude récente publiée dans Lumière : science et applications, des chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) ont démontré un processeur optique diffractif codé par polarisation pour permettre le calcul à grande vitesse et à faible puissance de plusieurs transformations linéaires en utilisant uniquement la diffraction de la lumière. Ce processeur optique utilise une série de surfaces diffractives structurées et de simples réseaux de polariseurs, qui peuvent manipuler conjointement la lumière d’entrée et générer, au niveau du plan de sortie, le résultat de toute transformation linéaire à valeur complexe souhaitée du champ d’entrée. Un avantage majeur de ce processeur diffractif tout optique par rapport à ses homologues électroniques conventionnels est que, à l’exception de la lumière d’éclairage, il n’a pas besoin de puissance de calcul et peut être mis à l’échelle pour gérer de grandes données d’entrée en fabriquant des plaquettes à grande surface qui calculent dans parallèle. De plus, tout le calcul est effectué à la vitesse de propagation de la lumière à travers un volume diffractif mince, ce qui rend l’exécution des transformations linéaires à valeurs complexes extrêmement rapide.

Cette recherche a été dirigée par le professeur Aydogan Ozcan du département de génie électrique et informatique et du California NanoSystems Institute (CNSI) de l’UCLA. Cette nouvelle architecture optique introduit un mécanisme de codage de polarisation qui permet à un seul processeur diffractif d’effectuer jusqu’à quatre transformations linéaires différentes par multiplexage de polarisation des informations. En permettant aux surfaces structurées de communiquer avec les éléments de polarisation intégrés dans le volume diffractif, un seul processeur optique diffractif peut implicitement former plusieurs canaux de calcul distincts, chacun étant accessible à l’aide d’une combinaison spécifique des états de polarisation d’entrée et de sortie. Après avoir été formé à travers des approches basées sur les données telles que l’apprentissage en profondeur, le processeur diffractif peut calculer de manière tout optique un groupe de transformations linéaires à valeurs complexes, qui peuvent être assignées pour effectuer différentes tâches de calcul pour différentes combinaisons de polarisation, y compris, par exemple, l’image opérations de classification, de segmentation, de chiffrement et de filtrage. Cette conception unique permet à un seul processeur optique diffractif d’être chargé simultanément d’une gamme variée de tâches, améliorant ainsi la multifonctionnalité des systèmes de traitement de l’information optique.

Selon l’équipe de recherche de l’UCLA, leur processeur optique diffractif codé par polarisation peut fonctionner à différentes parties du spectre électromagnétique en raison de la polyvalence de sa conception. Puisqu’elle peut traiter directement les informations de phase et d’amplitude d’une scène d’entrée, cette conception est particulièrement adaptée aux applications en informatique visuelle et peut être utilisée pour construire des frontaux optiques passifs intelligents pour les systèmes de vision industrielle. En outre, la capacité inhérente de ce système à traiter les informations de polarisation d’entrée d’un échantillon ou d’une scène pourrait également permettre ses applications dans l’imagerie et la détection optiques sensibles à la polarisation, ce qui pourrait être transformateur pour certaines applications biomédicales telles que la détection de cristaux biréfringents dans les fluides corporels. .