Điện toán quang học là chúng ta đang nói đến sự truyền tải và xử lý thông tin dựa trên các hạt photon ánh sáng. Các hạt photon chính là lượng tử ánh sáng. Đây là sự ứng dụng của thuyết lượng tử vào công nghệ máy tính.
Trước đây, việc truyền tải hay xử lý dữ liệu đều dưới dạng electron, hay dạng điện tử. Tuy nhiên kỹ thuật số có tốc độ chậm hơn và tiêu tốn năng lượng cao hơn so với điện toán quang học. Và các nhà khoa học đang nổ lực để chuyển hoàn toàn từ kỹ thuật số sang điện toán quang học thay vì dùng dưới dạng hybrid như hiện nay. Tức là hiện tại việc truyền tải thì đã có thể thực hiện dưới dạng quang. Còn việc xử lý thông tin thì vẫn dưới dạng điện tử.
Tại sao điện toán quang học thay thế kỹ thuật số
Ưu điểm của photon so với electron
Điện toán quang học là tương lai sẽ thay thế kỹ thuật số. Trước mắt, các sợi cáp quang truyền tín hiệu đã thay thế cho sợi cáp đồng và cáp đồng trục. Các bạn chắc hẳn đều rõ ràng, dịch vụ truyền tín hiệu sợi quang cho phép đường truyền tốc độ cao hơn.
Sở dĩ vậy, vì các photon có đặc tính trung hòa về điện. Chúng có thể đi qua đường đi của nhau mà không tương tác lẫn nhau. Vì vậy sợi thủy tinh có thể truyền nhiều tín hiệu đồng thời theo cách mà dây đồng không thể làm được.
Tín hiệu truyền đi dưới dạng điện tử trên các sợi dây đồng sẽ tiêu tốn điện năng. Bởi vì các vật liệu truyền dẫn đều có điện trở. Dù đồng là vật liệu truyền điện tốt đi chăng nữa. Quá trình này sẽ sinh nhiệt gây lãng phí năng lượng.
Tín hiệu truyền đi dưới dạng ánh sáng trong các sợi quang sẽ không có đặc điểm sinh nhiệt, vấn đề điện trở.
Một máy tính quang học nếu được ra đời thì việc xử lý dữ liệu có thể thực hiện nhiều phép tính cùng một lúc. Tốc độ chắc chắn cũng như truyền dẫn, sẽ tăng lên rất nhiều lần. Ngoài ra, chúng ta có thể tránh được vấn đề nóng CPU. Bởi quá trình sinh nhiệt là không có.
Dữ liệu sẽ được mã hóa dưới dạng lên tục thay vì dạng ‘bit’
Sẽ có sự khác biệt lớn khi những chiếc máy xử lý điện tử được thay thế bằng máy tính điện toán quang học.
Nhiều người trong chúng ta hình dung rằng. Chúng ta cần thay thế các thành phần xử lý điện tử trong máy tính điện tử bằng các thành phần quang học tương đương để có được một chiếc máy tính điện toán quang học. Tuy nhiên, trong điện toán quang học, người ta sử dụng điện toán tương tự thay vì kỹ thuật số. Tín hiệu không còn mã hóa dưới dạng bit tách biệt mà nó được mã hóa liên tục. Đây là một hình thức mã hóa hoàn toàn mới dựa trên đặc tính của ánh sáng.
Kỹ thuật mã hóa này sẽ cho phép giải một loạt bài toàn cụ thể. Những bài toán đại số tuyến tính. Và đây chắc chắn là một thị trường tiềm năng khổng lồ. Vì đại số tuyến tính là nền tảng cho mạng nơ ron nhân tạo. Mà nơ ron nhân tạo là nền tảng cho máy học và trí tuệ nhân tạo AI.
Xem thêm bài:
Sức mạnh của ma trận
Kỹ thuật mã hóa liên tục trong điện toán quang học sẽ ứng dụng đại số tuyến tính thao tác tác theo ma trận. Đây là các lưới số. Đại diện cho các hệ số của các phương trình đồng thời. Có thể được cộng và nhân một bit như các số riêng lẻ.
Một trong số những thứ có thể được mô tả bằng ma trận là các phương trình chi phối hành vi của bức xạ điện từ (chẳng hạn như ánh sáng) được phát hiện vào thế kỷ 19 bởi James Clerk Maxwell. Bản chất Maxwell cơ bản của ánh sáng khiến cho việc mã hóa dữ liệu ma trận thành các chùm sáng. Sau đó thao tác với các dữ liệu đó trở nên dễ dàng. Bằng cách sử dụng các thiết bị điều chỉnh thích hợp.
Mạng nơ-ron nhân tạo là các chương trình đại diện cho các lớp nút. Các kết nối giữa chúng đại diện cho các số trong ma trận. Các giá trị của những thay đổi này để đáp ứng với các tín hiệu đến theo cách dẫn đến phép nhân ma trận. Các kết quả được chuyển sang lớp tiếp theo cho một vòng xử lý khác, v.v.. Cho đến khi chúng đến lớp đầu ra cuối cùng. Lớp này sẽ tổng hợp chúng thành kết quả cuối cùng. Kết quả này cho phép mạng nhận biết và tìm hiểu về các mẫu trong dữ liệu đầu vào.
Khởi đầu của điện toán quang học
Ý tưởng sử dụng quang học cho mạng nơ ron (neuron network) không phải là mới. Khởi đầu của điện toán quang học có từ những năm 1990. Nhưng phải đến bây giờ mới có công nghệ làm cho nó khả thi về mặt thương mại.
Một trong những người đã quan sát quá trình chuyển đổi này là Demetri Psaltis. Một kỹ sư điện khi đó đang làm việc tại Viện Công nghệ California (Caltech). Hiện đang làm việc tại Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ ở Lausanne. Ông là một trong những người đầu tiên sử dụng mạng nơ ron quang học để nhận dạng khuôn mặt.
Mạng nơ ron quang học thời đầu của Tiến sĩ Psaltis rất ít lớp. Chúng chỉ có một hoặc hai lớp và vài nghìn nút. Ngày nay, cái gọi là mạng học sâu (deep-learning) có thể có hơn 100 lớp và hàng tỷ nút. Trong khi đó, các khoản đầu tư của ngành viễn thông đã cho phép chế tạo và điều khiển các hệ thống quang học phức tạp hơn nhiều so với trước đây.
Đó chính là cú hích công nghệ. Lực kéo tài chính bắt nguồn từ việc giảm chi phí cho lượng điện năng khổng lồ mà các mạng hiện đại tiêu thụ. Khi lượng dữ liệu chúng xử lý ngày càng lớn hơn.
Điện toán quang học vẫn còn sử dụng electron
Ngày nay, thực tế trên thị trường thương mại, ứng dụng xử lý điện toán quang học hoàn toàn vẫn là chưa có. Điều này có thể do sự khó khăn trong hạn chế kỹ thuật hoặc có thể do vấn đề chi phí. Việc sử dụng các bộ điều biến lai để nhân ma trận với nhau. Chúng cho phép vừa ứng dụng điện toán quang học vừa không hoàn toàn từ bỏ các electron. Do vậy vẫn có thể sử dụng các bộ công cụ thông thường hơn.
Các tín hiệu được mã hóa quang học theo các số được phản hồi bằng electron. Điều này mang lại lợi ích của tính song song cho đầu vào quang học (có thể gấp 100 lần so với thiết bị điện tử cho phép).
Tiêu biểu hai công ty sử dụng các bộ điều biến lai là Lightmatter và Lightelligence ở Boston, Massachusetts.
Silicon vẫn là vật liệu tốt nhất cho bộ điều biến
Silicon đang là vật liệu tốt nhất cho các thiết bị điện tử.
Đến thời điểm hiện nay, với sự chuyển đổi sang điện toán quang học. Silicon vẫn là vật liệu phát triển tốt nhất cho các hybrid chip. Mặc dù Silicon không phải là vật liệu tốt nhất để điều biến ánh sáng. Như vậy chúng ta vẫn có thể tiếp tục sử dụng các thiết bị được thiết kế cho các chi thông thường.
Maurice Steinman, phó chủ tịch kỹ thuật của Lightelligence, nhận xét. Mặc dù hiệu suất của thiết bị điện tử đã tăng trong nhiều thập kỷ qua, và hiện đang chậm lại, nhưng trong lĩnh vực quang học chúng ta mới chỉ mới bắt đầu”.
Điện toán quang học có khả năng xử lý dữ liệu lớn
Một ưu điểm lớn của điện toán quang học là khả năng truyền dẫn nhiều tín hiệu ánh sáng đồng thời mà chúng không tương tác với nhau. Điều nay cho phép tăng tốc độ truyền dẫn và xử lý lên nhiều lần.
Nếu như trước kia, các xử lý liên quan đến hình ảnh, video sẽ gặp các vấn đề về độ phân giải. Độ phân giải của chúng phải thấp. Do sự giới hạn về năng lực xử lý của chip, cũng như giới hạn về băng thông đường truyền. Các ứng dụng như loa thông minh, máy bay không người lái hạng nhẹ, ô tô tự lái, camera độ phân giải cao đều nhận sự hạn chế.
Nay với khả năng xử lý dữ liệu lớn của điện quang học. Tất cả các vấn đề trên đều đã có thể được giải quyết.
Xử lý vấn đề ánh sáng chỉ có tính chất tuyến tính
Có một vấn đề lớn ở đây là các mạng nơ ron có thể xử lý khá tốt bất kỳ mẫu dữ liệu nào là bởi việc sử dụng hàm phi tuyến tính trong mỗi nút của chúng, bên cạnh tất cả quá trình xử lý tuyến tính.
Ánh sáng bản chất của nó là chỉ có tính chất tuyến tính.
May mắn thay, có một ngoại lệ ở đây. Tiến sĩ Tegin giải thích. Điều này xảy ra khi một xung cực ngắn và cường độ cao của nó được chiếu qua cái gọi là sợi quang đa chế độ. Loại sợi này khai thác nhiều tính chất của ánh sáng để tăng cường khả năng truyền tín hiệu song song. Trong những trường hợp này. Sự đi qua của xung sẽ thay đổi các thuộc tính của chính vật liệu, làm thay đổi hành vi của ánh sáng đi qua theo cách phi tuyến tính.
Mạng toàn quang
Mạng toàn quang là mạng điện toán quang học hoàn toàn. Từ việc truyền dẫn dạng tín hiệu ánh sáng trên các sợi cáp quang. Cho đến việc xử lý tín hiệu cũng dưới dạng photon. Cho đến kết quả cuối cùng, nó mới được chuyển đổi thành dạng điện tử. Từ đây nó sẽ được xử lý bởi mạng điện tử đơn giản hơn và nhỏ hơn.
Tiến sĩ Tegin đã khai thác tính năng phi tuyến tính của ánh sáng để tạo ra mạng toàn quang. Ông mô tả điều này trong một bài báo xuất bản năm ngoái trên tạp chí Nature Computational Science.
Tại đại học California, Los Angeles. Aydogan Ozcan đang áp dụng một cách tiếp cận khác để xử lý ma trận toàn quang. Trong một bài báo đăng trên tạp chí Science vào năm 2018, anh ấy và các cộng sự của mình đã mô tả cách tạo ra các thiết bị quang học thực hiện được điều đó mà hoàn toàn không liên quan đến electron.
Sử dụng các tấm kính mỏng trong mạng toàn quang
Một điều kỳ diệu trong điện toán quang học đó là ứng dụng các tấm kính mỏng trong mạng toàn quang. Các tấm kính mỏng được chế tạo đặc biệt. Mỗi tấm có kích thước bằng một con tem bưu chính. Chúng xếp chồng lên nhau thành từng chồng tương tự như các lớp của mạng lưới nơ ron nhân tạo. Cùng với nhau, những tấm này làm nhiễu xạ ánh sáng tới theo cách mà một mạng nơ ron sẽ xử lý một hình ảnh kỹ thuật số.
Trong trường hợp này, quang học hoạt động thụ động giống như ống kính của máy ảnh, thay vì nhận phản hồi tích cực. Tiến sĩ Ozcan nói rằng điều đó mang lại lợi ích bảo mật. Hệ thống không bao giờ chụp ảnh hoặc gửi dữ liệu thô. Chỉ có kết quả được suy luận. Mặc dù như vậy thì sẽ có một sự đánh đổi. Bởi vì các trang tính không thể được cấu hình lại. Nếu thuật toán suy luận thay đổi, chúng phải được thay thế.
Tương lai sáng hơn cho điện toán quang học.
Điện toán quang học sẽ đi được bao xa vẫn còn phải chờ xem. Nhưng AI dựa trên deep learning đang phát triển nhanh chóng. Điển hình là Chatgpt, một chương trình có thể tạo ra văn xuôi (và thậm chí cả thơ) chỉ với một chút gợi ý. Vì vậy, sau nhiều thập kỷ chìm trong tình trạng ảm đạm. Tương lai của điện toán quang giờ đây có vẻ khá tươi sáng.
