导读 加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 的工程师公布了光学计算技术的一项重大进展，有望增强数据处理和加密。这项研究发表在《激光与光子学评论》杂...

加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 的工程师公布了光学计算技术的一项重大进展，有望增强数据处理和加密。这项研究发表在《激光与光子学评论》杂志上。

这项由 Aydogan Ozcan 教授及其团队领导的创新工作展示了一种能够执行高维排列运算的可重构衍射光网络，为电信和数据安全应用带来了重大飞跃。

排列运算对各种应用(包括电信和加密)至关重要，传统上依赖于电子硬件。然而，加州大学洛杉矶分校团队的进步利用全光学衍射计算以多路复用的方式执行这些操作，大大提高了效率和可扩展性。

该研究利用光的固有特性，提出了一种通过多路复用衍射光网络执行高维排列运算的新方法。

创新衍射设计

该团队的设计采用可重构多路复用材料，使用深度学习算法进行结构化。网络中的每个衍射层都可以在四个方向上旋转：0°、90°、180° 和 270°。这使得 K 层可旋转衍射材料能够执行多达 4 K 个独立排列操作，使其用途广泛。

通过应用特定的逆置换矩阵可以解密原始输入数据，确保数据安全。

实验验证与应用

为了证明该技术的实用性，研究人员利用四个可旋转的衍射层近似了 256 个随机选择的排列矩阵。他们还通过集成偏振自由度展示了该设计的多功能性，进一步增强了其多路复用能力。

使用太赫兹辐射和 3D 打印衍射层进行的实验验证与数值结果非常吻合，强调了该设计的可靠性和实际应用潜力。

前景

可重构衍射网络具有机械可重构性，可通过单一制造工艺实现多功能表示。这项创新对于光交换和加密应用尤其有前景，因为高速、节能的信息传输和多路复用处理至关重要。

加州大学洛杉矶分校团队的变革性工作不仅为先进的数据处理和加密方法铺平了道路，而且还凸显了光学计算技术在解决当代技术挑战方面的巨大潜力。