关键要点

  • 光学计算研究旨在产生节能技术，这些技术使用光粒子，称为光子，其方式在概念上类似于电子计算机使用电子的方式。
  • 实现光学计算机的一个障碍是，使用光子进行非线性操作（处理信息所需的）通常需要高功率激光，但响应缓慢或使用光子效率低下。
  • 加州大学洛杉矶分校的一个团队发明了一种透明设备，可以在低功率环境光下提供非线性操作，并将其与智能手机摄像头相结合以减少眩光——这是该技术可以实现的众多应用的一个例子。

开发下一代计算技术的研究人员旨在为该领域带来一些光明——从字面上看。

光学计算依赖于称为光子的光粒子，有望为传统的电子方法提供替代方案。这种系统——或者说混合系统的基于光的组件，也可以保留电子部件——可以更快，消耗更少的能量，并通过同步并行处理更有效地计算视觉信息。

迄今为止，光学计算在实现非线性响应方面面临局限性，这意味着产生的信号与输入不成正比。非线性使包括人工智能在内的通用计算应用成为可能。

正在开发的非线性材料和器件需要大量的光才能工作。以前，这需要仅在电磁频谱的窄带内工作的高功率激光器;随着时间的流逝吸收光，使加工速度变慢;或者使用能效低下的材料，这些材料吸收大量光线，但排除了需要光效率或透明度的应用。

现在，加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所（CNSI）成员最近进行的一项合作研究引入了一种克服这些障碍的设备。

在向用于处理视觉信息的光学计算迈出的重要一步中，CNSI研究人员表明，微小的透明像素阵列可以从低功率环境光中产生快速，宽带，非线性响应。该团队还演示了一个应用程序，该应用程序将他们的设备与智能手机摄像头相结合，以减少图像中的眩光。该研究发表在《自然通讯》上。

“光学非线性远远落后于我们对视觉计算应用的需求，”共同通讯作者、加州大学洛杉矶分校萨缪利工程学院Volgenau工程创新教授Aydogan Ozcan说。“我们需要低功耗、宽带、低损耗和快速非线性的光学系统来满足我们的视觉计算需求。这项工作有助于填补这一空白。

除了研究中验证的眩光减少之外，该技术的潜在应用还涉及各种消费和工业用途：改进自动驾驶汽车的传感;识别某些物体同时隐藏其他物体的相机;图像加密;以及高效、有效地检测机器人装配线中的缺陷等。

该设备可以提供许多优势。例如，可以在不转换为数字信号的情况下处理传入的图像，从而加快结果速度并减少发送到云端进行数字处理和存储的数据量。研究人员设想将他们的技术与廉价的相机和压缩数据联系起来，以产生比以前分辨率高得多的图像，并更精确、更准确地捕获有关空间中物体排列和光中存在的电磁光谱的有用信息。

“一个几厘米的廉价设备可以使低功率相机像超分辨率相机一样工作，”加州大学洛杉矶分校电气和计算机工程以及生物工程教授，以及CNSI的副主任Ozcan说。“这将使高分辨率成像和传感的访问民主化。

研究中的设备是一个 1 厘米见方的透明平面。它使用一种2D半导体材料 – 渲染成只有几个原子厚的薄膜 – 由共同通讯作者，加州大学洛杉矶分校化学和生物化学教授Xiangfeng Duan开发。

材料的薄度使其透明，同时保留了使入射光子能够有效调节电导率的品质。研究团队将二维半导体与一层液晶耦合，并使其与电极阵列一起发挥作用。其结果是一个由10,000个像素组成的智能滤光片，当暴露在宽带环境光下时，每个像素都能够以非线性方式选择性地快速变暗。

“基本上，我们希望使用一种不吸收大量光的材料，但仍能产生足够的信号来处理光，”Duan说。“每个像素都可以从完全透明变为部分透明再到不透明。只需要少量的光子就可以显着改变透明度。

这项研究是由CNSI的Elman家庭基金会创新基金促成的。这笔赠款使该研究的第一作者，博士后研究员Dehui Zhang得以招募，他作为Ozcan和Duan研究小组的一部分推进了这项工作。Zhang和这个项目将十多年来彼此认识的同事联系在一起，但以前没有探索过如何合作。

“这个独特的机会促成了非常非常激动人心的合作，”段说。“跳出我们的舒适区思考真的是一件爆炸事。它向我表明，作为一名材料开发人员，我可以从基础研究或概念验证之外探索应用中受益。

“我们希望继续沿着这条路走下去，”他补充道。“这仅仅是个开始。当然还有很多事情要做。

其他合著者均隶属于加州大学洛杉矶分校，包括博士生Dong Xu，Yuhang Li，Jingxuan 周，Yucheng Zhang，Boxuan 周，Peiqi Wang和Ao Zhang;博士后研究员Yi Luo，Jingtian 胡，Xurong Li和Huaying 任;2023年获得博士学位的白碧杰;诺斯罗普·格鲁曼公司电气工程教授Mona Jarrahi;以及材料科学与工程系教授兼系主任黄宇。

该研究得到了海军研究办公室的部分支持。