開發下一代計算技術的研究人員旨在為該領域帶來一些光明——字面上的意思。

光學計算依賴于稱為光子的光粒子，預計將成為傳統電子方法的替代方案。此類系統——或者也保留電子部件的混合系統的基于光的組件——可以更快、消耗更少的能量，并通過同步、并行處理更有效地計算視覺信息。

迄今為止，光學計算在實現非線性響應方面面臨著限制，這意味著產生的信號與輸入不成正比。非線性使得包括人工智能在內的通用計算應用成為可能。

正在開發的非線性材料和設備需要大量的光才能工作。此前，這需要僅在電磁頻譜窄帶內工作的高功率激光器;隨著時間的推移吸收光線，使處理速度變慢;或者使用低能效材料，這些材料吸收大量光線，但妨礙了需要光效率或透明度的應用。

現在，加州大學洛杉磯分校加州納米系統研究所(CNSI)成員最近的一項合作研究 推出了一種克服這些障礙的設備。

CNSI 的研究人員表明，微小的透明像素陣列可以通過低功率環境光產生快速、寬帶、非線性響應，這是向處理視覺信息的光學計算邁出的重要一步。該團隊還演示了一款將其設備與智能手機攝像頭相結合的應用程序，以減少圖像中的眩光。該研究發表在 《自然通訊》上。

“光學非線性遠遠落后于我們視覺計算應用的需求，”共同通訊作者、 加州大學洛杉磯分校薩穆埃利工程學院工程創新教授艾多根·奧茲坎 (Aydogan Ozcan) 說。 “我們需要低功耗、寬帶、低損耗和快速非線性的光學系統來滿足我們的視覺計算需求。這項工作有助于填補這一空白。”

該技術的潛在應用(除了研究中驗證的減少眩光之外)還涉及各種消費者和工業用途：改進自動駕駛汽車的傳感;相機可以識別某些物體，同時隱藏其他物體;圖像加密;以及高效、有效地檢測機器人裝配線中的缺陷等。

該設備可以提供許多優點。例如，傳入的圖像可以在不轉換為數字信號的情況下進行處理，從而加快結果速度并減少發送到云進行數字處理和存儲的數據量。研究人員設想將他們的技術與廉價相機聯系起來，壓縮數據以產生比以前實現的分辨率高得多的圖像，并更精確地捕獲有關空間中物體的排列和光中存在的電磁光譜的有用信息。

加州大學洛杉磯分校電氣與計算機工程和生物工程教授、CNSI 副主任 Ozcan 表示：“一種尺寸為幾厘米的廉價設備可以使低功率相機像超分辨率相機一樣工作。” “這將使高分辨率成像和傳感的普及化。”

研究中的設備是一個 1 平方厘米的透明平面。它使用一種二維半導體材料(呈現為只有幾個原子厚的薄膜)，該材料由共同通訊作者、 加州大學洛杉磯分校化學和生物化學教授段向峰開發。

該材料的厚度使其透明，同時保留了使入射光子能夠有效調節電導率的特性。研究小組將二維半導體與一層液晶結合起來，并使其與電極陣列一起發揮作用。結果是一個由 10,000 個像素組成的智能濾鏡，當暴露在寬帶環境光下時，每個像素都能夠以非線性方式選擇性地快速變暗。

“基本上，我們希望使用一種不會吸收大量光的材料，但仍能產生足夠的信號來處理光，”段說。 “每個像素都可以從完全透明變為部分透明，再到不透明。只需少量光子就可以顯著改變透明度。”

這項研究是由CNSI 的埃爾曼家庭基金會創新基金資助的 。一項資助招募了該研究的第一作者、博士后研究員張德輝，他作為奧茲坎和段的研究小組的一部分推進了這項工作。張和該項目將十多年來作為同事相識但之前從未探索過如何合作的教職員工聯系在一起。

“這個獨特的機會促成了一次非常非常令人興奮的合作，”段說。 “跳出我們的舒適區思考真的是一件令人興奮的事。它向我表明，作為一名材料開發人員，我可以從超越基礎研究或概念驗證來探索應用中受益。

“我們希望繼續沿著這條路走下去，”他補充道。 “這僅僅是個開始。當然還有很多事情要做。”

其他共同作者均隸屬于加州大學洛杉磯分校，包括博士生 Dong Xu、Yuhang Li、Jingxuan Zhou、Yu Cheng Zhang、Boxuan Zhou、Peiqi Wang 和 Ao Zhang;博士后研究員羅一、胡景天、李旭榮、任華英;白畢杰，2023年獲得博士學位; Mona Jarrahi，諾斯羅普·格魯曼公司電氣工程教授;黃宇，教授、材料科學與工程系主任。