光コンピューティング 、またはフォトニックコンピューティングは、 レーザー や非干渉光源によって生成される光波を、 データ処理 、データ保存、またはデータ通信 に利用して計算 を行う。数十年にわたり、光子は 従来のコンピュータで使用される電子 よりも高い帯域幅 を実現できる可能性を示してきた（光ファイバーを 参照）。
ほとんどの研究プロジェクトは、現在のコンピュータコンポーネントを光学的同等物に置き換えることに焦点を当てており、その結果、バイナリデータを処理する光 デジタルコンピュータ システムが実現します。このアプローチは、光コンポーネントを従来のコンピュータに統合して光電子ハイブリッドを生成できるため、商用光コンピューティングにとって短期的に最も有望な見通しを提供するようです。しかし、光電子デバイス は、電子エネルギーを光子に変換して元に戻すためにエネルギーの30%を消費します。この変換はメッセージの伝送速度も低下させます。全光コンピュータは、光-電気-光（OEO）変換の必要性を排除し、電力消費を 削減します。[ 1 ]
合成開口レーダー （SAR）や光相関器 などの用途別デバイスは、光コンピューティングの原理を利用するように設計されている。相関器は、例えば、物体の検出と追跡[ 2 ] [ 3 ]
バイナリデジタルコンピュータ用光学部品 現代の電子コンピュータの基本的な構成要素はトランジスタ です。電子部品を光学部品に置き換えるには、同等の光トランジスタ が必要です。これは結晶光学 （非線形屈折率 を持つ材料を使用）によって実現されます。[ 4 ] [ 6 ] [ 7 ] は 、光 論理ゲート を作成するために使用でき、[ 7 ] これらはコンピュータの中央処理装置 （CPU）の上位レベルのコンポーネントに組み立てられます。これらは、光ビームを操作して他の光ビームを制御するために使用される非線形光学結晶です。
他のあらゆるコンピューティングシステムと同様に、光コンピューティングシステムが正常に機能するには、次の4つの要素が必要です。
光プロセッサ 光データ伝送、例：光ファイバーケーブル 光ストレージ 、[ 8 ] 光電源（光源） 電気部品を置き換える場合、光子から電子へのデータ形式変換が必要となり、システムの動作速度が低下する。
論争 研究者たちは光コンピュータの将来的な能力について議論しており、最終的に速度や消費電力の面で電子コンピュータと競争できるかどうかは現時点では不明である。批評家は、現実世界の論理システムには「論理レベルの復元、カスケード接続、ファンアウト 、入出力分離」が必要であり、これらはすべて電子トランジスタによって低コスト、低消費電力、高速で実現されていると指摘している。光論理がニッチな用途を超えて競争力を持つためには、非線形光学デバイス技術における大きなブレークスルー、あるいはコンピューティング自体の性質の変化が必要となるだろう。[ 9 ]
課題 光コンピューティングにおける大きな課題は、計算が複数の信号が相互作用しなければならない非線形プロセスであることです。光（ 電磁波 ）は、物質中の電子が存在する場合にのみ他の電磁波と相互作用できます[ 10 ]。
光は電子のドリフト速度 よりもはるかに速く、THz単位 で測定される周波数で伝搬できるため、光トランジスタは極めて高い周波数に対応できるはずです。しかし、あらゆる電磁波は変換限界 に従う必要があり、したがって光トランジスタが信号に応答できる速度はスペクトル帯域幅 によって制限されます。光ファイバー通信では、 分散 などの実際的な制約により、チャネル の帯域幅は数十GHzに制限されることが多く、これは多くのシリコントランジスタよりもわずかに優れている程度です。したがって、電子トランジスタよりも劇的に高速な動作を実現するには、分散性導波路 を通して超短パルス を伝送する実用的な方法が必要となります。
型破りなアプローチ
時間遅延 基本的な考え方は、有用な計算を実行するために信号を遅延させることです。[ 12 ] NP完全問題を 解決することは興味深いでしょう。
この手法では、光の2つの基本的な性質が利用されます。
光は光ファイバーを通すことで遅延させることができる。 光は複数の光線に分割できる。この性質を利用することで、複数の解を同時に評価することが可能となる。 時間遅延を伴う問題を解決するには、以下の手順が必要です。
光ケーブルとスプリッタを用いてグラフ状の構造を作成します。各グラフには開始ノードと終了ノードがあります。 光は始点ノードから入り、グラフをたどって目的地に到達します。光は弧を通過する際に遅延し、ノード内で分割されます。 光が弧を通過する際、または節点を通過する際に、その事実を目的地の節点で識別できるように、印が付けられる。 宛先ノードは、特定の時刻に到着する信号（信号強度の変動）を待ちます。その時刻に信号が到着しない場合は、解決策が見つからなかったことを意味します。信号が到着した場合は、問題に解決策が存在します。変動は、光検出器 とオシロスコープ で読み取ることができます。 この方法で最初に取り組まれた問題はハミルトン経路問題 であった。[ 12 ]
最も単純な問題は部分和問題 です。[ 13 ] 4つの数値{ a1, a2, a3, a4 }を用いたインスタンスを解決する光学デバイスを以下に示します。
光はスタートノードに入り、そこで強度の低い2本の光線に分かれます。これらの2本の光線は、時刻a1と0で第2ノードに到達します。それぞれがさらに2本の光線に分かれ、時刻0、 a1 、a2 、およびa1 + a2 で第3ノードに到達します。これらは集合{ a1, a2 }のすべての部分集合を表します。強度の変動は最大4つの時刻で発生します。宛先ノードは、最大16の異なる時刻（初期値の部分集合）での変動を期待します。目標時刻B での変動は、解が生じたことを意味します。そうでなければ、どの部分集合もB に合計されません。ケーブルの長さがゼロになることは不可能なので、すべてのケーブルは小さな（すべてに固定された）値k だけ長くなります。この場合、解は時刻B+n×k で得られると予想されます。
波長ベースのコンピューティング 波長ベースの計算[ 21 ] は、 n個の 変数、m 個の節、および各節につき最大3つの変数を持つ3-SAT 問題を解決するために使用できます。光線に含まれる各波長は、 n 個の変数への可能な値割り当てとして考慮されます。光学デバイスには、式を満たす波長を識別するプリズムとミラーが含まれています。[ 22 ]
透明シートへの複写による計算 このアプローチでは、計算を実行するためにコピー機と透明シートを使用します。[ 23 ] n個の 変数、m 個の節、および節ごとに最大k個 の変数を持つk-SAT問題 は、3つのステップで解決されています。[ 24 ]
n個の変数に対する 2ⁿ 通りの可能な割り当てはすべて、 n回の コピーを行うことによって生成される。真理値表を最大2kコピー使用して、 各節は真理値表のすべての行で同時に評価される。 解決策は、 m 個の節すべての重なり合った透明度に対して、単一のコピー操作を行うことによって得られる。
光ビームのマスキング 巡回セールスマン問題は、Shaked ら (2007) [ 25 ]
光フーリエコプロセッサ 特に科学アプリケーションでは、多くの計算において、2次元離散フーリエ変換 （DFT）を頻繁に使用する必要があります。たとえば、波の伝播や熱伝達を記述する微分方程式 を解く場合などです。GPU技術は 通常、大規模な2次元DFTの高速計算を可能にしますが、レンズの自然なフーリエ変換特性 を利用して光学的に連続フーリエ変換を実行する他の技術もあります。入力は液晶 空間光変調器 を使用してエンコードされ、結果は従来のCMOS またはCCD イメージセンサーを使用して測定されます。このような光学アーキテクチャは、光伝播の本質的に高度に相互接続された性質により、計算複雑性の優れたスケーリングを提供することができ、2次元熱方程式を解くために使用されています。[ 26 ]
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