Investigación de UCLA
06/11/2025 | 23:00
Redacción Cadena 3
Investigadores de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) desarrollaron un marco de computación óptica que permite realizar cálculos no lineales a gran escala utilizando materiales lineales. Este avance representa un paso significativo en el campo de la computación óptica, donde la implementación de operaciones no lineales ha sido un desafío debido a las limitaciones de los efectos ópticos no lineales, que suelen ser débiles, consumir mucha energía o ser lentos.
El estudio, publicado en eLight, demostró que los procesadores ópticos difractivos, que son estructuras de material delgadas y pasivas compuestas de capas que solo modifican la fase de la luz, pueden calcular numerosas funciones no lineales simultáneamente. Estos cálculos se ejecutan rápidamente con un alto grado de paralelismo y densidad espacial, limitados únicamente por la difracción de la luz.
El equipo de UCLA mostró que es posible aproximar funciones no lineales universales utilizando materiales ópticos lineales. Esto se logra al codificar las variables de entrada de las funciones no lineales en la fase de una onda óptica, que luego se procesa a través de una arquitectura óptica difractiva estática optimizada, compuesta completamente de materiales lineales. Cada píxel de salida, limitado por la difracción, corresponde a una función no lineal única, lo que permite un paralelismo extremo dentro de un sistema óptico compacto y pasivo.
El profesor Aydogan Ozcan, profesor de Ingeniería Eléctrica y de Computación en UCLA y autor principal del estudio, afirmó: "Este trabajo muestra que el cálculo no lineal puede surgir de interacciones ópticas puramente lineales cuando la información se codifica estructuralmente en el espacio de fase de la luz. Al aprovechar el procesamiento difractivo y la codificación de frentes de onda, hemos desbloqueado una poderosa clase de sistemas ópticos que computan funciones no lineales a gran escala y velocidad con una densidad espacial masiva."
Los investigadores establecieron pruebas teóricas y empíricas de que estos procesadores difractivos actúan como aproximadores universales de funciones no lineales, capaces de realizar cualquier conjunto arbitrario de funciones no lineales limitadas en banda, incluidas funciones multivariadas y de valores complejos que son ópticamente acoplables. También reportaron la exitosa aproximación de funciones de activación no lineales típicas utilizadas en redes neuronales digitales, como las funciones sigmoid, tanh, ReLU (unidad lineal rectificada) y softplus.
A través de simulaciones numéricas, el equipo demostró la computación paralela de un millón de funciones no lineales distintas, ejecutadas con precisión a una densidad espacial a escala de longitud de onda en el plano de salida de un procesador óptico difractivo estático optimizado. Además, validaron experimentalmente su arquitectura utilizando un montaje óptico compacto que incluía un modulador de luz espacial y un sensor de imagen, que aprendió y ejecutó con éxito decenas de funciones no lineales distintas simultáneamente.
El marco del estudio es escalable a sistemas mucho más grandes al aprovechar sensores de imagen de alta gama con cientos de megapíxeles, lo que podría permitir calcular cientos de millones de funciones no lineales, todo en paralelo. Esta capacidad podría avanzar en la computación analógica ultrarrápida, la fotónica neuromórfica y el procesamiento de señales ópticas de alto rendimiento, lograda sin materiales ópticos no lineales o procesamiento electrónico posterior.
¿Qué desarrollaron los investigadores de UCLA?
Un marco de computación óptica que realiza cálculos no lineales a gran escala utilizando materiales lineales.
¿Qué son los procesadores ópticos difractivos?
Estructuras delgadas y pasivas que pueden calcular múltiples funciones no lineales simultáneamente.
¿Qué funciones no lineales se aproximaron en el estudio?
Funciones de activación no lineales como sigmoid, tanh, ReLU y softplus.
¿Qué capacidad de cálculo se demostró?
La computación paralela de un millón de funciones no lineales distintas a alta densidad.
¿Cuál es el potencial futuro de esta tecnología?
Escalabilidad para calcular cientos de millones de funciones no lineales en paralelo, avanzando en computación analógica y procesamiento de señales ópticas.
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