Bon nombre des problèmes d'optimisation les plus difficiles rencontrés dans diverses disciplines de la science et de l'ingénierie, de la biologie et de la découverte de médicaments au routage et à l'ordonnancement peuvent être réduits à des problèmes NP-complets. Intuitivement parlant, Les problèmes NP-complets sont « difficiles à résoudre » car le nombre d'opérations qui doivent être effectuées pour trouver la solution augmente de façon exponentielle avec la taille du problème. L'omniprésence des problèmes NP-complets a conduit au développement de matériel dédié (tels que les machines de recuit optique et de recuit quantique comme "D-Wave") et d'algorithmes spéciaux (algorithmes heuristiques comme le recuit simulé).

Récemment, il y a eu un intérêt croissant pour la résolution de ces problèmes combinatoires difficiles en concevant des machines optiques. Ces machines optiques sont constituées d'un ensemble de transformations optiques imparties à un signal optique, de sorte que le signal optique encode la solution du problème après un certain nombre de calculs. De telles machines pourraient bénéficier des avantages fondamentaux du matériel optique intégré à la photonique silicium, comme les faibles pertes, traitement parallèle, passivité optique à faibles puissances optiques et évolutivité robuste permise par le développement de procédés de fabrication par l'industrie. Cependant, le développement de matériel photonique compact et rapide avec des algorithmes dédiés qui utilisent de manière optimale les capacités de ce matériel, a fait défaut.

Aujourd'hui, la voie de la résolution des problèmes NP-complets avec la photonique intégrée est ouverte grâce aux travaux de Charles Roques-Carmes, Dr Yichen Shen, Cristian Zanoci, Mihika Prabhu, Fadi Atiéh, Dr Li Jing, Dr Tena Dubček, Chenkai Mao, Miles Johnson, le professeur Vladimir Čeperić, Pr Dirk Englund, Pr John Joannopoulos, et le professeur Marin Soljačić du MIT et de l'Institute for Soldier Nanotechnologies, Publié dans Communication Nature . Dans ce travail, l'équipe du MIT a développé un algorithme dédié à la résolution du problème bien connu d'Ising NP-complet avec du matériel photonique.

Initialement proposé pour modéliser des systèmes magnétiques, le modèle d'Ising décrit un réseau de spins qui ne peuvent pointer que vers le haut ou vers le bas. L'énergie de chaque spin dépend de son interaction avec les spins voisins - dans un ferromagnétique, par exemple, l'interaction positive entre les voisins les plus proches incitera chaque rotation à s'aligner sur ses voisins les plus proches. Une machine d'Ising aura tendance à trouver la configuration de spin qui minimise l'énergie totale du réseau de spin. Cette solution peut ensuite être traduite en la solution d'un autre problème d'optimisation.

Machines d'Ising heuristiques, comme celui développé par l'équipe du MIT, ne donne qu'une solution candidate au problème (c'est-à-dire, en moyenne, proche de la solution optimale). Cependant, les algorithmes qui trouvent toujours la solution exacte au problème sont difficiles à appliquer à des problèmes de grande taille, car ils devaient souvent courir pendant des heures, sinon des jours, Terminer. Par conséquent, les algorithmes heuristiques sont une alternative aux algorithmes exacts, car ils fournissent des solutions rapides et bon marché à des problèmes difficiles.

Les chercheurs ont été guidés par leur connaissance de la photonique fondamentale. Le professeur Marin Soljačić du MIT explique :« L'informatique optique est un domaine de recherche très ancien. nous devions identifier quelles avancées récentes dans le matériel photonique pouvaient faire la différence. En d'autres termes, nous devions identifier la proposition de valeur de la photonique moderne. » L'étudiant diplômé Charles Roques-Carmes ajoute :« Nous avons identifié cette proposition de valeur comme :(a) effectuer une multiplication matricielle fixe rapide et bon marché et; (b) effectuer un calcul bruité, ce qui signifie que le résultat du calcul varie légèrement d'un passage à l'autre, un peu comme lancer une pièce. Par conséquent, ces deux éléments sont les éléments constitutifs de notre travail."

Tout en développant cet algorithme et en le comparant à divers problèmes, les chercheurs ont découvert une variété d'algorithmes connexes qui pourraient également être implémentés en photonique pour trouver des solutions encore plus rapidement. Le Dr Yichen Shen, associé postdoctoral, est enthousiaste à l'idée de ce travail :« Le domaine de l'amélioration des capacités de calcul avec la photonique intégrée est actuellement en plein essor, et nous pensons que ce travail peut en faire partie. Étant donné que l'algorithme que nous avons développé exploite de manière optimale les forces et les faiblesses du matériel photonique, nous espérons qu'il pourra trouver une application à court terme. » L'équipe de recherche du MIT travaille actuellement en collaboration avec d'autres pour réaliser des expériences de preuve de concept et comparer leur algorithme sur du matériel photonique, par rapport à d'autres machines photoniques et algorithmes conventionnels fonctionnant sur des ordinateurs.