Rakenteellinen valo muuttuu älykkääksi

Viime aikoina räjähdysmäisesti kasvanut tutkimusaihe on valon syvällisempi tarkastelu ja sen "rakenteen" antaminen kontrolloimalla sen monia vapausasteita.

Esimerkiksi polarisaation ja avaruudellisten kuvioiden yhdistäminen johtaa vektorivaloon, mikä mahdollistaa tarkemman fokusoinnin mikroskopiassa ja puhtaamman työstön materiaalien laserkäsittelyssä. Hieman huolellisemmin valitulla kuviotyypillä valo voi olla topologista, mikä antaa sille luonnollista kestävyyttä kohisevissa järjestelmissä.

Optisessa tietoliikenteessä valon rakennemuodoilla on valtava potentiaali uusille koodausaakkosille, joka ylittää reilusti perinteisten lähestymistapojen mahdollisuudet. Tämän valtavan potentiaalin valjastaminen on haastavaa ja vaatii "älykkyyttä" suunnittelu-, luomis-, käyttöönotto- ja havaitsemisvaiheissa.

Tässä tekoälyyn (AI) perustuvat lähestymistavat ovat osoittautuneet korvaamattomiksi, ja ne ovat mahdollistaneet strukturoidun valon vapauttamisen lukuisissa sovelluksissa klassisesta kvanttitekniikkaan, mikroskopiasta laskentaan.

Äskettäin eLight- lehdessä julkaistussa artikkelissa kansainvälinen tiedemiesryhmä on paljastanut jännittävät mahdollisuudet strukturoidun valon ja tekoälyn rajapinnassa, kun strukturoitu valo kohtaa koneälyn.

He osoittavat, että vaikka strukturoidulla valolla on paljon potentiaalia, tällä rikkaasti teksturoidulla valolla on syvään juurtunutta monimutkaisuutta, mikä tekee tällaisten monimutkaisten valokuvioiden suunnittelusta, analysoinnista ja tunnistamisesta erittäin helppoa.

Tekoälyn käyttö on noussut etualalle ja tarjoaa innovatiivisia lähestymistapoja ja työkaluja puhtaasti optisen alueen ulkopuolelle, ei vain strukturoidun valon suunnitteluun, karakterisointiin ja optimointiin, vaan myös yhä tärkeämpiin rooleihin uusien toimintojen lisäämisessä ja vanhojen paradigmojen rikkomisessa.

Se voi esimerkiksi poistaa ei-toivottua monimutkaisuutta optisessa viestinnässä, jolloin kohinaiset kanavat näyttävät kohinattomilta, ja sitä voidaan käyttää kuvantamisen ja mikroskopian resoluution parantamiseen ottamalla huomioon sekä valo että näyte, jotka molemmat voivat olla erittäin monimutkaisia.

Kvanttimaailmassa tekoäly voi nopeuttaa tuntemattomien tilojen käsittelyaikaa ja jopa suunnitella uusia kokeita uudenlaisille monimutkaisille valon kvanttitiloille.

Jännittävä käänne on kolikon kääntöpuoli: monimutkaisessa mediassa oleva monimutkainen valo toimii valonnopeudella kulkevana neuroverkkona. Tässä strukturoidun valon monet kuviot on tarkoituksella valittu sekoittumaan monimutkaisella tavalla, yksi kuvio vastaa monia – tilanne, joka näyttää aivan neuroverkolta.

Tämä avaa mahdollisuuden käyttää strukturoidun valon vääristymää – sen ei-toivottua monimutkaisuutta – laskennassa: optisiin "koneisiin" älykkyyttä ja valonnopeudella tapahtuvaa oppimista varten.

Aiheesta aiemmin:

Ohjelmoitava epälineaarinen fotoniikkapiiri

Tutkijat löysivät aika-avaruuden hopfionkiteitä

Strukturoidun valon vääristymättömiä muotoja