Différentes formes de transformations linéaires, comme la transformée de Fourier, sont largement utilisés dans le traitement de l'information dans diverses applications. Ces transformations sont généralement mises en œuvre dans le domaine numérique à l'aide de processeurs électroniques, et leur vitesse de calcul est limitée par la capacité de la puce électronique utilisée, ce qui crée un goulot d'étranglement lorsque la taille des données et de l'image devient importante. Un remède à ce problème pourrait être de remplacer les processeurs numériques par des homologues optiques et d'utiliser la lumière pour traiter l'information.

Dans un nouvel article publié dans Lumière :science et applications , une équipe d'ingénieurs optiques, dirigé par le professeur Aydogan Ozcan du département de génie électrique et informatique de l'Université de Californie, Los Angeles (UCLA), NOUS., et ses collègues ont développé une méthode de conception basée sur l'apprentissage en profondeur pour le calcul tout optique d'une transformation linéaire arbitraire. Ce processeur tout optique utilise des surfaces diffractives spatialement conçues pour manipuler les ondes optiques et calcule toute transformation linéaire souhaitée lorsque la lumière traverse une série de surfaces diffractives. Par ici, le calcul de la transformée linéaire souhaitée s'achève à la vitesse de propagation de la lumière, avec la transmission de la lumière d'entrée à travers ces surfaces diffractives. En plus de sa vitesse de calcul, ces processeurs tout optiques ne consomment pas non plus d'énergie pour calculer, à l'exception de la lumière d'éclairage, ce qui en fait un système informatique passif et à haut débit.

Les analyses effectuées par l'équipe de l'UCLA indiquent que la conception basée sur l'apprentissage en profondeur de ces processeurs diffractifs tout optiques peut synthétiser avec précision toute transformation linéaire arbitraire entre un plan d'entrée et de sortie, et la précision ainsi que l'efficacité de diffraction des transformations optiques résultantes s'améliorent considérablement à mesure que le nombre de surfaces diffractives augmente, révélant que les processeurs diffractifs plus profonds sont plus puissants dans leurs capacités de calcul.

Le succès de cette méthode a été démontré en effectuant une large gamme de transformations linéaires comprenant par exemple des transformations de phase et d'amplitude générées aléatoirement, la transformée de Fourier, opérations de permutation et de filtrage d'images. Ce cadre informatique peut être largement appliqué à n'importe quelle partie du spectre électromagnétique pour concevoir des processeurs tout optique utilisant des surfaces diffractives spatialement conçues pour effectuer de manière universelle une transformation linéaire arbitraire à valeur complexe. Il peut également être utilisé pour former des réseaux de traitement de l'information tout optique pour exécuter une tâche de calcul souhaitée entre un plan d'entrée et de sortie, fournir un passif, alternative sans alimentation aux processeurs numériques.