集成光子学的兴起：光如何改变计算的面貌？

光计算是一项革命性的技术，有可能改变我们对计算的看法。 与使用电信号执行计算的传统计算机不同，光学计算使用光。 这允许更高频率的数据处理，使得以令人难以置信的速度运行大型和复杂的计算成为可能。

光计算背后的关键技术之一是光子计算，它使用光子而不是电子来执行计算。 这允许更有效和综合的计算方法，因为可以轻松地操纵和控制光子以执行各种任务。

光计算领域的另一项关键技术是集成光子学。 这是指将光子组件集成到一个紧凑的设备中，从而实现更高效和可扩展的计算方法。

总的来说，这些技术的使用有可能彻底改变我们对计算和数据处理的思考方式。 借助光学计算，我们可以解决目前即使是最先进的计算机也无法解决的问题，并且以当今技术无法想象的速度解决问题。

研究人员发现了一种运行基于光的逻辑门的方法，它比传统计算机处理器中的传统电子逻辑门快一百万倍。 这些由布尔函数组成并运行二进制例程的逻辑门通常以电子方式运行。 然而，新方法使用光来执行相同的功能，从而显着加快处理速度。

这是在阿尔托大学进行的一项研究中发现的， 发表在《科学进展》杂志上.

什么是光计算？

光学计算机，也称为光子计算机，是一种使用可见光或红外 (IR) 光束中的光子而不是电流来执行数字计算的设备。 电流的速度仅为光速的 10%。 导致光纤发展的原因之一是对长距离传输数据的速率的限制。 通过在设备和组件尺寸上实现可见光和/或 IR 网络的一些好处，有一天可能会创建一台处理速度比传统电子计算机快十倍或更多倍的计算机。

与电流相反，可见光和红外线光束相互交叉而不相互作用。 即使它们基本上被限制为二维，也可以照射许多（或许多）激光束，使它们的路径交叉，但光束之间没有干涉。 三个维度的布线很重要，因为电流必须绕着彼此流动。 因此，除了比电子计算机快得多之外，光学计算机也可能更小。

尽管一些工程师预测光学计算将在未来普及，但大多数专家都认为，变化将在特定的利基市场中逐渐发生。 已经研制生产了一些光集成电路。 （光学电路已被用于构建至少一台功能齐全的计算机，尽管有点大。）通过将图像划分为体素，可以通过光纤网络播放三维全动态视频。 即使用于控制某些光学设备的数据脉冲是可见光或红外波，电子电流仍然可以操作它们。

光纤数据传输已经很普遍的数字通信是光学技术发展最快的领域。 最终目标是所谓的光子网络，其中每个源和目的地仅通过可见光和红外光子连接。 激光打印机、复印机、扫描仪和 CD-ROM 驱动器及其相关产品都使用了光学技术。 然而，所有这些设备都在某种程度上依赖于普通电子电路和零件； 它们都不是完全光学的。

光计算是如何工作的？

光学计算类似于传统计算，因为它使用逻辑门和二进制例程来执行计算。 但是，它们在执行这些计算的方式上有所不同。 在光学计算中，光子由 LED、激光器和其他设备产生，并用于以类似于传统计算中的电子的方式对数据进行编码。 这允许更快和更有效的计算，因为可以轻松地操纵和控制光子来执行各种任务。

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以开发光学计算机为最终目标，有研究侧重于光学晶体管的设计和实现。 旋转 90 度的偏光屏可以有效地阻挡光束。 具有偏振器功能的介电元件也用于制造光学晶体管。 尽管存在一些技术困难，但光逻辑门基本上是可行的。 它们将由一个控件和多个光束组成，这些光束将提供正确的逻辑结果。

传统电子计算机的一大优势是可以利用硅通道和铜线来引导和控制电子的运动。 这允许高效和可靠的计算。

在光学计算中，使用等离子体纳米粒子可以实现类似的效果。 这些粒子可以引导和控制光子的运动，使它们能够转弯并继续前进，而不会显着损失能量或转化为电子。 这使得创建紧凑高效的光学计算设备成为可能。

光学芯片的大部分部分类似于传统的计算机芯片，电子用于处理和转换信息。 然而，用于在芯片不同区域之间穿梭信息的互连已发生重大变化。

在光学计算中，使用光代替电子来穿梭信息。 这是因为光可以很容易地被包含，并且具有在传输过程中信息丢失较少的优点。 这在互连可能变热的情况下特别有用，这会减慢电子的运动。 通过使用光进行信息穿梭，可以创建更快、更高效的光学计算设备。

研究人员希望在光学计算中使用光进行信息穿梭将导致百亿亿级计算机的发展。 Exascale 计算机每秒能够执行数十亿次计算，比当前最快的系统快 1000 倍。 通过使用光进行通信，可以达到这种处理速度水平，从而产生更强大、更高效的计算设备。

光计算的优缺点

光计算的优点是：

• 高密度、小尺寸、最小的结热、高速、动态缩放和可重新配置为更小/更大的网络/拓扑、巨大的并行计算能力和人工智能应用只是光学计算机的几个主要优势。
• 除了速度之外，光互连还有很多好处。 它们不易发生电气短路，并且不受电磁干扰。
• 它们提供低损耗传输和大量带宽，支持多个通道同时通信。
• 光学元件上的数据处理比电子元件上的数据处理更便宜、更简单。
• 光子不会像电子那样快速地相互作用，因为它们不带电。 这提供了另一个好处，因为全双工功能允许光束相互穿过。
• 与磁性材料相比，光学材料更易于获取，并且具有更高的存储密度。

光计算的缺点是：

• 开发光子晶体很困难。
• 由于多个信号的相互作用，计算是一个复杂的过程。
• 当前的光学计算机原型体积相当庞大。 

光计算与量子计算

光学计算和量子计算是两种不同的技术，它们有可能彻底改变我们对计算和数据处理的思考方式。

光计算利用光来执行计算和数据处理任务，而量子计算则利用量子力学的原理来执行计算。

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这两种技术之间的主要区别之一是它们能够执行计算的速度。 光学计算能够以比传统电子计算高得多的速度运行，并且在某些情况下也比量子计算更快。 这是因为光子是光学计算中使用的光粒子，可以很容易地操纵和控制以执行各种任务。

另一方面，量子计算有可能解决某些目前即使是最先进的计算机也无法解决的问题。 这是由于量子力学的独特性质，它允许创建可用于执行计算的高度复杂和纠缠态。

总的来说，光计算和量子计算都有可能彻底改变计算和数据处理领域。 虽然它们具有不同的优势和局限性，但这两种技术都为解决复杂问题和增进我们对世界的理解提供了令人兴奋的新可能性。

光学计算公司

如果您有兴趣了解更多信息，我们已经汇总了最全面的最佳量子计算公司名单！

Xanadu 量子技术

加拿大科技企业 Xanadu 量子技术 是光子量子计算硬件的主要供应商。

Xanadu 是一家由 CEO Christian Weedbrook 于 2016 年成立的公司，其目标是创建对每个人都可用且有益的量子计算机。 该公司已采用全栈战略来实现这一目标，并开发硬件、软件，并与选定的合作伙伴进行前沿研究。

在 Strawberry Fields 应用程序库和 Xanadu 量子云 (XQC) 服务的帮助下，企业和学术界现在可以开始使用 Xanadu 的光子量子计算机。

通过创建开源项目 PennyLane，该项目已发展成为量子研究人员和开发人员中的首要软件库，该公司还在开发量子机器学习 (QML) 领域。

量子点

的目标 量子点，一群量子物理学家、半导体、系统和软件工程师、系统架构师和其他人将使用光子方法创建第一台有用的量子计算机，因为他们认为它提供了纠错所需规模的技术优势。 他们通过专注于 1 万量子比特的量子计算机引起了媒体的关注。

PsiQuantum 由 Jeremy O'Brien、Terry Rudolph、Pete Shadbolt 和 Mark Thompson 于 2015 年创立，总部位于技术创新中心硅谷。

ORCA 计算

基于牛津大学 Ian Walmsley 教授的超快和非线性量子光学小组的研究， ORCA 由技术娴熟的科学家和商人在伦敦创立。 该小组中的 Ian Walmsley、Josh Nunn 和 Kris Kaczmarek 意识到“短期”量子存储器可能会同步光子活动并使量子计算真正具有可扩展性。

通过利用 ORCA 量子存储器来解决这个冗余问题，ORCA 释放了量子光子学的潜力，而无需对竞争方法进行严格的权衡。

ORCA 由 Ian Walmsley、Richard Murray、Josh Nunn 和 Cristina Escoda 于 2019 年成立，总部位于伦敦。

昆德拉

一个新公司叫 昆德拉 致力于创建用于研究光子学、量子计算机和量子信息的功能设备。

它创造了独特的固态量子光源。 使用这些光源开发了基于光操纵的新一代量子计算机。

2017 年，Valerian Giesz、Pascale Senellart 和 Niccolo Somaschi 在巴黎创建了这家光子学公司。

TundraSystems 全球

Brian Antao 创立 TundraSystems 全球 在威尔士加的夫，从头开始建立来自各种学术来源的众多发展，例如布里斯托大学，麻省理工学院，英国量子技术中心等，在使用基础基础的全光体系中的计算解决方案中量子力学。

该组织的最终目标是创建和分发创新的量子技术解决方案。 为 Tundra Quantum Photonics Technology 创建库是开发过程的第一步。 这是 Tundra System 战略的一个组成部分，因为它致力于创建功能齐全的量子光子微处理器 TundraProcessor。 一个围绕 TundraProcessor 的综合 HPC 系统可以在这个库的帮助下构建，这也应该使光子集成电路生态系统更容易发展。

结论

总之，我们看到激光和光在计算中的使用取得了令人振奋的发展。 随着光学技术的不断进步，我们可以期待看到它被用于广泛的应用，从并行处理和存储区域网络到光学数据网络和生物识别存储设备。

当今计算机的处理器现在包含光检测器和微型激光器，有助于通过光纤传输数据。 一些公司甚至正在开发使用光学开关和激光来执行计算的光学处理器。 英特尔是这项技术的主要支持者之一，它正在创建一个集成的硅光子链路，每秒可以传输 50 GB 的不间断信息。

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一种新的神经计算模型可以推动神经人工智能研究

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未来的计算机可能没有屏幕，信息通过键盘上方空气中的全息图呈现。 通过研究人员和工业专家的合作，这项技术成为可能。 此外，光网络形式的光技术的实际应用预计每年都会增长。

凭借其高速高效计算的潜力，光学技术有望彻底改变我们对计算和数据处理的思考方式。

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• Sumber: https://dataconomy.com/2022/12/optical-computing-photonic/