Un système optique innovant a vu le jour grâce aux travaux de chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA), qui exploitent des processeurs diffractifs pour accomplir des calculs non linéaires à grande échelle. Cette avancée utilise des matériaux linéaires pour coder les variables d’entrée dans la phase d’une onde lumineuse, ce qui permet de gérer plusieurs fonctions non linéaires simultanément. En s’appuyant sur une architecture optique statique optimisée, ces processeurs ouvrent la voie à des calculs parallèles à une vitesse fulgurante, tout en conservant une densité spatiale extrême, limitée uniquement par la diffraction de la lumière. Un tel système est prometteur pour transformer des domaines variés tels que l’apprentissage automatique et le traitement du signal optique.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) ont mis au point un cadre de calcul optique capable d’exécuter des calculs non linéaires à grande échelle grâce à des matériaux linéaires. Ce système repose sur des processeurs diffractifs, qui sont constitués de couches passives de matériaux et qui permettent d’effectuer des opérations complexes en parallèle, tout en respectant les limites de diffraction de la lumière.
Innovations dans le traitement optique
Les processeurs optiques diffractifs représentent une avancée significative dans le traitement de l’information. Ces structures minces et passives, composées uniquement de couches de phase, exploitent les propriétés de diffraction de la lumière pour réaliser des calculs non linéaires simultanément. Chaque pixel de sortie, limité par la diffraction, est capable de correspondre à une fonction non linéaire unique, offrant ainsi un système optique compact qui fonctionne à une densité spatiale extrême.
Applications des fonctions non linéaires
Les opérations non linéaires sont essentielles dans presque toutes les tâches modernes de traitement de l’information, qu’il s’agisse d’apprentissage automatique, de reconnaissance de motifs ou de calculs à usage général. Cependant, leur mise en œuvre optique a posé un défi, car de nombreux effets non linéaires en optique sont faibles ou énergivores. Les chercheurs de UCLA ont réussi à surmonter ces obstacles en encodant les variables d’entrée des fonctions non linéaires dans la phase d’une onde lumineuse, ce qui permet de tirer parti d’une architecture optique diffractive statique entièrement composée de matériaux linéaires.
Un traitement universel des fonctions non linéaires
Les résultats des travaux de l’équipe de UCLA ont démontré que ces processeurs diffractifs pouvaient agir en tant qu’approximateurs universels de fonctions non linéaires. En effet, ils sont capables de réaliser tout ensemble arbitraire de fonctions non linéaires limitées en bande, y compris des fonctions multivariées et à valeurs complexes, qui peuvent toutes être mises en cascade optiquement. Lors des expérimentations, les chercheurs ont réussi à approximé des fonctions d’activation non linéaires classiques couramment utilisées dans les réseaux de neurones numériques, telles que les fonctions sigmoïdes, tanh, ReLU et softplus.
Simulation et validation expérimentale
Les chercheurs ont également réussi à réaliser des simulations numériques qui ont montré la capacité de calcul parallèle d’un million de fonctions non linéaires distinctes, toutes exécutées avec une précision à l’échelle des longueurs d’onde dans le plan de sortie d’un processeur optique diffractif optimisé. À partir d’un montage optique compact intégrant un modulateur spatial de lumière et un capteur d’image, l’architecture a pu apprendre et exécuter simultanément plusieurs fonctions non linéaires distinctes.
Perspectives d’avenir
Le cadre de recherche proposé est facilement extensible à des systèmes beaucoup plus grands grâce à l’utilisation de capteurs d’image de haute résolution, avec plusieurs centaines de mégapixels, ce qui pourrait potentiellement permettre le calcul de centaines de millions de fonctions non linéaires en parallèle. Une telle capacité pourrait révolutionner des domaines tels que le calcul analogique ultrarapide, la photonique neuromorphique et le traitement optique de signaux à haut débit, sans nécessiter de matériaux optiques non linéaires ou de traitement électronique ultérieur.
EN BREF
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