光コンピューティングは、コンピューティングに対する私たちの考え方を変える可能性を秘めた革新的な技術です。 電気信号を使用して計算を実行する従来のコンピューターとは異なり、光コンピューティングは光を使用します。 これにより、データ処理の頻度が大幅に高くなり、大規模で複雑な計算を信じられないほど高速で実行できるようになります。

光コンピューティングの背後にある重要なテクノロジの XNUMX つは、電子の代わりに光子を使用して計算を実行するフォトニック コンピューティングです。 これにより、光子を簡単に操作および制御して幅広いタスクを実行できるため、計算に対するより効率的で合成的なアプローチが可能になります。

光コンピューティングの分野におけるもう XNUMX つの重要な技術は、統合フォトニクスです。 これは、フォトニック コンポーネントを単一のコンパクトなデバイスに統合することを指し、より効率的でスケーラブルな計算アプローチを可能にします。

全体として、これらのテクノロジーの使用は、計算とデータ処理に関する私たちの考え方に革命をもたらす可能性を秘めています。 オプティカル コンピューティングを使用すると、最先端のコンピューターでさえ現在の能力を超えている問題を、今日のテクノロジでは想像を絶する速度で解決できます。

研究者は、光ベースの論理ゲートを実行する方法を発見しました。これは、従来のコンピューター プロセッサに見られる従来の電子論理ゲートよりも XNUMX 万倍高速です。 ブール関数で構成され、バイナリ ルーチンを実行するこれらの論理ゲートは、通常、電子的に実行されます。 ただし、新しい方法では光を使用して同じ機能を実行するため、処理速度が大幅に高速化されます。

これは、AALTO大学で実施された研究で発見され、 Science Advances 誌に発表.

光コンピューティングとは

フォトニック コンピューターとも呼ばれる光コンピューターは、電流ではなく可視光または赤外線 (IR) ビームの光子を使用してデジタル計算を実行するデバイスです。 電流の速度は、光速のわずか 10% です。 光ファイバーの開発につながった理由の XNUMX つは、データを長距離伝送できる速度の制限でした。 従来の電子コンピューターの XNUMX 倍以上の速度でプロセスを実行できるコンピューターは、いつの日か、デバイスとコンポーネントのサイズで可視ネットワークや IR ネットワークの利点の一部を実装することによって作成される可能性があります。

電流とは対照的に、可視ビームと赤外線ビームは相互作用せずに互いに流れます。 それらが本質的にXNUMX次元に拘束されている場合でも、多くの（または多くの）レーザービームを照射して、それらのパスが交差するようにすることができますが、ビーム間の干渉はありません. 電流は互いに回り込まなければならないため、XNUMX 次元の配線は重要です。 その結果、光学式コンピューターは、電子式コンピューターよりも大幅に高速であるだけでなく、小型化も可能です。

一部のエンジニアは、光コンピューティングが将来広く普及すると予測していますが、ほとんどの専門家は、特定のニッチで徐々に変化が起こることに同意しています。 いくつかの光集積回路が開発・生産されています。 画像をボクセルに分割することにより、ファイバーのネットワークを介して XNUMX 次元のフルモーション ビデオを放送することができます。 一部の光学デバイスを制御するために使用されるデータ インパルスは可視光または赤外線波ですが、電子電流はそれらを操作することができます。

光ファイバーによるデータ転送がすでに普及しているデジタル通信は、光技術が最も進歩した分野です。 最終的な目標は、いわゆるフォトニック ネットワークであり、各送信元と送信先が可視光と赤外線光子のみで接続されます。 レーザー プリンター、コピー機、スキャナー、CD-ROM ドライブ、およびそれらの関連製品はすべて光学技術を使用しています。 ただし、これらのデバイスはすべて、通常の電子回路と部品にある程度依存しています。 それらのどれも完全に光学的ではありません。

光コンピューティングはどのように機能しますか?

オプティカル コンピューティングは、論理ゲートとバイナリ ルーチンを使用して計算を実行するという点で、従来のコンピューティングと似ています。 ただし、これらの計算が実行される方法が異なります。 光コンピューティングでは、光子は LED、レーザー、およびその他のデバイスによって生成され、従来のコンピューティングにおける電子と同様の方法でデータをエンコードするために使用されます。 これにより、光子を簡単に操作および制御して幅広いタスクを実行できるため、より高速で効率的な計算が可能になります。

IIoT とエッジ コンピューティングは、多くの業界で勢いを増しています

光コンピュータの開発を究極の目標として、光トランジスタの設計と実装に焦点を当てた研究があります。 90度回転する偏光スクリーンにより、光線を効率的に遮断できます。 偏光子として動作する能力を持つ誘電体コンポーネントは、光トランジスタの作成にも使用されます。 いくつかの技術的な問題にもかかわらず、光論理ゲートは基本的に可能です。 それらは、正しい論理結果を提供する単一のコントロールと多数のビームで構成されます。

従来の電子コンピューターの主な利点の XNUMX つは、シリコン チャネルと銅線を使用して電子の動きを誘導および制御できることです。 これにより、効率的で信頼性の高い計算が可能になります。

光コンピューティングでは、プラズモニック ナノ粒子を使用して同様の効果を実現できます。 これらの粒子は、光子の動きを誘導および制御することができ、光子が角を曲がったり、電力の大幅な損失や電子への変換なしに経路を継続できるようにします。 これにより、コンパクトで効率的な光コンピューティング デバイスの作成が可能になります。

光学チップのほとんどの部分は従来のコンピュータ チップに似ており、情報の処理と変換に電子が使用されます。 ただし、チップの異なる領域間で情報をやり取りするために使用される相互接続は大幅に変更されています。

光コンピューティングでは、情報をやり取りするために電子の代わりに光が使用されます。 これは、光を封じ込めやすく、移動中の情報の損失が少ないという利点があるためです。 これは、相互接続が熱くなり、電子の動きが遅くなる可能性がある状況で特に役立ちます。 情報のやり取りに光を使用することで、より高速で効率的な光コンピューティング デバイスを作成できます。

研究者は、光コンピューティングにおける情報のやり取りに光を使用することで、エクサスケールのコンピューターが開発されることを期待しています。 エクサスケール コンピューターは、毎秒数十億回の計算を実行できます。これは、現在最速のシステムよりも 1000 倍高速です。 通信に光を使用することで、このレベルの処理速度を達成することが可能になり、より強力で効率的なコンピューティング デバイスが実現します。

光コンピューティングの長所と短所

光コンピューティングの利点は次のとおりです。

• 高速密度、小型サイズ、ジャンクション加熱の最小化、高速、動的スケーリング、小規模/大規模ネットワーク/トポロジへの再構成可能性、膨大な並列計算機能、および AI アプリケーションは、光コンピューターの主な利点のほんの一部です。
• 光インターコネクションには、速度以外にもさまざまなメリットがあります。 それらは電気的短絡を起こしにくく、電磁干渉の影響を受けません。
• 低損失の伝送と多くの帯域幅を提供し、複数のチャネルが同時に通信できるようにします。
• 光学部品のデータ処理は、電子部品のデータ処理よりも安価で簡単です。
• 光子は電荷を帯びていないため、電子ほど速く相互作用しません。 これは、全二重機能により光ビームが相互に通過できるため、さらなる利点を提供します。
• 磁性材料と比較して、光学材料はアクセスしやすく、記憶密度が高くなります。

光コンピューティングの欠点は次のとおりです。

• フォトニック結晶の開発は難しい。
• 複数の信号の相互作用により、計算は複雑なプロセスになります。
• 現在の光学式コンピューターのプロトタイプは、サイズがかなりかさばります。 

光コンピューティング vs 量子コンピューティング

光コンピューティングと量子コンピューティングは、計算とデータ処理に関する私たちの考え方に革命を起こす可能性を秘めた XNUMX つの異なるテクノロジです。

光コンピューティングは光を使用して計算とデータ処理タスクを実行しますが、量子コンピューティングは量子力学の原理を使用して計算を実行します。

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XNUMX つのテクノロジの主な違いの XNUMX つは、計算を実行できる速度です。 光コンピューティングは、従来の電子コンピューティングよりもはるかに高速で動作することができ、場合によっては量子コンピューティングよりも高速です。 これは、光コンピューティングで使用される光の粒子である光子が、幅広いタスクを実行するために簡単に操作および制御できるという事実によるものです。

一方、量子コンピューティングには、現在最も高度なコンピューターでさえ能力を超えている特定の問題を解決できる可能性があります。 これは、計算の実行に使用できる非常に複雑で絡み合った状態の作成を可能にする、量子力学の独自の特性によるものです。

全体として、光コンピューティングと量子コンピューティングの両方が、計算とデータ処理の分野に革命を起こす可能性を秘めています。 長所と短所は異なりますが、どちらの技術も、複雑な問題を解決し、世界の理解を深めるための刺激的な新しい可能性を提供します。

光コンピューティング企業

さらに詳しく知りたい場合は、最高の量子コンピューティング企業の最も完全なリストをまとめました。

ザナドゥ量子テクノロジー

カナダのテクノロジー事業 ザナドゥ量子テクノロジー は、フォトニック量子コンピューティング ハードウェアの主要サプライヤーです。

CEO の Christian Weedbrook によって 2016 年に設立された Xanadu の目標は、誰もがアクセスできて有益な量子コンピューターを作成することです。 同社はこの目的を達成するためにフルスタック戦略を採用しており、ハードウェア、ソフトウェアを開発し、選ばれたパートナーと共に最先端の研究に取り組んでいます。

Strawberry Fields アプリケーション ライブラリと Xanadu Quantum Cloud (XQC) サービスの助けを借りて、企業や研究者は Xanadu のフォトニック量子コンピューターの使用を開始できるようになりました。

量子研究者と開発者の間で主要なソフトウェア ライブラリに成長したオープンソース プロジェクトである PennyLane の作成を通じて、ビジネスは量子機械学習 (QML) の分野も開発しています。

サイクアンタム

の目標 サイクアンタム、量子物理学者、半導体、システム、およびソフトウェアエンジニア、システムアーキテクトなどのグループは、フォトニックアプローチを使用して最初の有用な量子コンピューターを作成することを目的としています. 彼らは、1 万キュービットの量子コンピューターに集中することで、メディアの注目を集めました。

PsiQuantum は 2015 年に Jeremy O'Brien、Terry Rudolph、Pete Shadbolt、Mark Thompson によって設立され、技術革新の中心地であるシリコン バレーに本社を置いています。

ORCAコンピューティング

オックスフォード大学の Ian Walmsley 教授の超高速および非線形量子光学グループの研究に基づいて、 ORCA 熟練した科学者とビジネスマンによってロンドンで設立されました。 グループの Ian Walmsley、Josh Nunn、Kris Kaczmarek は、「短期」量子メモリがフォトニック アクティビティを同期させ、量子コンピューティングを真にスケーラブルにする可能性があることに気付きました。

ORCA 量子メモリを活用してこの冗長性の問題に対処することにより、ORCA は、競合する方法の深刻なトレードオフなしに、量子フォトニクスの可能性を解き放ちます。

ORCA は 2019 年に Ian Walmsley、Richard Murray、Josh Nunn、Cristina Escoda によって設立され、ロンドンを拠点としています。

クアンデラ

という新しい会社 クアンデラ フォトニクス、量子コンピューター、量子情報の研究のための機能デバイスの作成に専念しています。

それは独特の固体量子光源を作り出します。 光の操作に基づく新世代の量子コンピューターは、これらのソースを使用して開発されています。

2017 年、Valerian Giesz、Pascale Senellart、Niccolo Somaschi がパリにこのフォトニクス会社を設立しました。

ツンドラシステムズ グローバル

ブライアン・アンタオが設立 ツンドラシステムズ グローバル ウェールズのカーディフで、ブリストル大学、MIT、UK Quantum Technology Hubs などのさまざまな学術情報源からの多数の開発をゼロから構築し、基本的な基盤を使用してすべて光学的な体制で計算ソリューションを構築します。量子力学の。

この組織の最終的な目標は、革新的な量子技術ソリューションを作成して配布することです。 Tundra Quantum Photonics Technology のライブラリを作成することは、開発プロセスの最初のステップです。 これは、完全に機能する量子フォトニクス マイクロプロセッサである TundraProcessor を作成するために機能する Tundra System の戦略の要素です。 TundraProcessor を取り囲む包括的な HPC システムは、このライブラリの助けを借りて構築される可能性があり、光集積回路のエコシステムの進化も容易になるはずです。

まとめ

結論として、コンピューティングにおけるレーザーと光の使用には、刺激的な発展が見られます。 光技術が進歩し続けるにつれて、並列処理やストレージ エリア ネットワークから光データ ネットワークやバイオメトリック ストレージ デバイスまで、幅広いアプリケーションで使用されることが期待できます。

今日のコンピューターのプロセッサには、光ファイバーを介したデータ伝送を容易にする光検出器と小さなレーザーが含まれています。 一部の企業は、光スイッチとレーザー光を使用して計算を実行する光プロセッサを開発しています。 このテクノロジーの主要な支持者の 50 つである Intel は、途切れることなく毎秒 XNUMX ギガバイトの情報を送信できる統合シリコン フォトニクス リンクを作成しています。

新しい神経計算モデルは、神経人工知能研究を前進させる可能性があります

将来のコンピューターには画面がなく、キーボード上の空中にホログラムを介して情報が表示される可能性があります。 この技術は、研究者と業界の専門家の協力によって実現されています。 また、光ネットワークの形での光技術の実用化は、年々増加すると予測されています。

高速で効率的な計算の可能性を秘めた光学技術は、計算とデータ処理に関する私たちの考え方に革命を起こす態勢を整えています。

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• 情報源： https://dataconomy.com/2022/12/optical-computing-photonic/