Diferentes formas de transformações lineares, como a transformada de Fourier, são amplamente utilizados no processamento de informações em várias aplicações. Essas transformações são geralmente implementadas no domínio digital usando processadores eletrônicos, e sua velocidade de computação é limitada com a capacidade do chip eletrônico que está sendo usado, o que configura um gargalo à medida que os dados e o tamanho da imagem aumentam. Uma solução para esse problema pode ser substituir os processadores digitais por contrapartes ópticas e usar a luz para processar as informações.

Em um novo artigo publicado em Light:Ciência e Aplicações , uma equipe de engenheiros ópticos, liderado pelo Professor Aydogan Ozcan do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA), NÓS., e colegas de trabalho desenvolveram um método de design baseado em aprendizado profundo para computação totalmente óptica de uma transformação linear arbitrária. Este processador totalmente óptico usa superfícies difrativas espacialmente projetadas na manipulação de ondas ópticas e calcula qualquer transformação linear desejada conforme a luz passa por uma série de superfícies difrativas. Por aqui, o cálculo da transformação linear desejada é concluído na velocidade de propagação da luz, com a transmissão da luz de entrada através dessas superfícies difrativas. Além de sua velocidade computacional, esses processadores totalmente óticos também não consomem energia para computar, exceto para a luz de iluminação, tornando-o um sistema de computação passivo e de alto rendimento.

As análises realizadas pela equipe da UCLA indicam que o design baseado em aprendizagem profunda desses processadores difrativos totalmente ópticos pode sintetizar com precisão qualquer transformação linear arbitrária entre um plano de entrada e saída, e a precisão, bem como a eficiência de difração das transformações ópticas resultantes melhoram significativamente conforme o número de superfícies difrativas aumenta, revelando que processadores difrativos mais profundos são mais poderosos em seus recursos de computação.

O sucesso deste método foi demonstrado pela realização de uma ampla gama de transformações lineares, incluindo, por exemplo, transformações de fase e amplitude geradas aleatoriamente, a transformada de Fourier, permutação de imagem e operações de filtragem. Esta estrutura de computação pode ser amplamente aplicada a qualquer parte do espectro eletromagnético para projetar processadores totalmente ópticos usando superfícies difrativas projetadas espacialmente para realizar universalmente uma transformação linear arbitrária de valor complexo. Ele também pode ser usado para formar redes de processamento de informações totalmente ópticas para executar uma tarefa computacional desejada entre um plano de entrada e saída, fornecendo um passivo, alternativa sem energia para processadores digitais.