摘要：诸如人工智能之类的日益复杂的应用需要越来越强大和渴望的计算机运行。光学计算是提高速度和功率效率的建议解决方案，但由于限制和缺点，尚未实现。一种称为衍射铸造的新设计架构试图解决这些缺点。它将一些概念引入了光学计算领域，这些概念可能使其更具吸引力，以在下一代计算设备中实现。...

诸如人工智能之类的日益复杂的应用需要越来越强大和渴望的计算机运行。光学计算是提高速度和功率效率的建议解决方案，但由于限制和缺点，尚未实现。一种称为衍射铸造的新设计架构试图解决这些缺点。它将一些概念引入了光学计算领域，这些概念可能使其更具吸引力，以在下一代计算设备中实现。

无论是口袋中的智能手机还是桌子上的笔记本电脑，所有当前的计算机设备均基于电子技术。但这有一些固有的缺点。特别是，它们必然会产生很多热量，尤其是随着性能的提高，更不用说制造技术正在接近理论上可能的基本限制。结果，研究人员探索了执行可以解决这些问题并理想提供一些新功能或功能的替代方法。

一种可能性在于一个想法已经存在了几十年，但尚未突破并在商业上可行，这是光学计算中的。本质上，光学计算利用光波的速度及其与不同的光学材料相互作用的能力，而无需产生任何热量。再加上这一个事实，即广泛的光波可以同时通过材料而不会彼此影响，并且从理论上讲，您可以产生一个大量平行，高速和发电的计算机。

"In the 1980s, researchers in Japan explored an optical computing method called shadow casting, which could perform some simple logical operations. But their implementation was based on relatively bulky geometric optical forms, perhaps analogous to the vacuum tubes used in early digital computers. They worked in principle, but they lacked flexibility and ease of integration to make something useful," said Associate Professor Ryoichi Horisaki from the Information Photonics Lab at the东京大学。 “我们介绍了一种称为衍射铸造的光学计算方案，该方案在阴影铸造方面进行了改进。阴影铸造是基于光线与不同的几何形状相互作用，而衍射铸造基于光波本身的属性，可以在空间上更有效，在功能上更加柔性元素，这是您的预期和较小的效率，您需要超过16个数字，我们可以通过数字来实现。像素黑白图像作为输入，比智能手机屏幕上的图标小。”

Horisaki和他的团队提出了一个全面的系统，即仅将最终输出转换为电子和数字产品的系统。在此阶段之前，系统的每个步骤都是光学的。他们的想法是将图像作为数据源 - 自然地表明该系统可以用于图像处理，但是其他类型的数据，尤其是在机器学习系统中使用的数据也可以以图形方式表示 - 并将该源图像与代表逻辑操作中代表阶段的其他图像相结合。将其视为图像编辑应用程序中的图层，例如Adobe Photoshop：您有一个输入层 - 源图像 - 可以将层放在顶部，这些层掩盖，操纵或从下面的层中进行操纵或传输某些东西。输出 - 顶层 - 基本上是通过这些层的组合来处理的。在这种情况下，这些层将通过它们传递给它们的光线（因此在传感器上施放衍射铸造的“铸造”），然后将其成为用于存储或向用户展示的数字数据。

主要作者Ryosuke Ryosuke Ryosuke Mashiko说：“衍射铸造只是基于该原则的假设计算机中的一个构建基块，最好将其视为附加组件，而不是完全替代现有系统，类似于图形处理单元是图形，游戏和机器学习工作量的专业组件。” “我预计将需要大约10年的时间才能在物理实施方面进行，尽管在实际工作中尚未完成许多工作，但尚未构建。目前，我们可以证明衍射铸造在执行16个基本逻辑操作中的有用性，在大量信息处理的核心核心方面进行了范围，但是在量子的范围内还要扩展我们的系统。 告诉。”