在数据驱动的时代，高效解决复杂问题至关重要。然而，传统计算机在处理大量相互影响的变量时往往难以完成这项任务，导致效率低下，例如冯-诺依曼瓶颈。为了解决这个问题，一种新型的集合态计算应运而生，它将这些优化问题映射到磁学中的伊辛问题上。研究人员利用具有光反馈功能的 VCSEL 阵列开发出一台计算机。
我们先来了解伊辛问题。它的原理如下：想象一下，把一个问题表示成一个图，图中的节点由边连接。每个节点都有两个状态，要么+1，要么-1，代表潜在的解决方案。我们的目标是根据"哈密顿"的概念，找到使系统总能量最小的配置。
在伊辛计算机中（此处以 4 位为例），所有变量都在并行地朝着一个解决方案演进。来源：作者 doi: 10.1117/1.JOM.4.1.014501
为了高效求解伊辛哈密顿方程，研究人员正在探索能够超越传统计算机的物理系统。一种很有前景的方法是使用基于光的技术，将信息编码成偏振状态、相位或振幅等属性。通过利用干涉和光反馈等效应，这些系统可以快速找到正确的解决方案。
在发表于《光学微系统杂志》（Journal of Optical Microsystems）上的一项研究中，新加坡国立大学和新加坡科学技术研究局的研究人员探讨了利用垂直腔面发射激光器（VCSEL）系统来解决伊辛问题。在这个装置中，信息被编码在 VCSEL 的线性偏振态中，每个态对应一个潜在的解决方案。激光器相互连接，它们之间的相互作用编码了问题的结构。
研究人员在 2 位、3 位和 4 位 Ising 问题上测试了他们的系统，发现结果很有希望。不过也发现了一些挑战，例如需要最小的 VCSEL 激光各向异性，这在实践中可能很难实现。尽管如此，克服这些挑战可能会产生一种基于 VCSEL 的全光学计算机架构，能够解决目前传统计算机无法解决的问题。
参考文献：Brandon Loke、Zifeng Yuan、Soon Thor Lim、Aaron Danner 于 2023 年 12 月 28 日发表的《使用光注入锁定 VCSEL 的 Ising 计算线性偏振态编码》，《光微系统杂志》。
编译来源：ScitechDaily