人工智能等日益复杂的应用程序需要更强大、更耗电的计算机来运行。光计算是一种提高速度和功率效率的解决方案，但由于限制和缺点尚未实现。

　　一种新的设计架构，称为衍射铸造，试图解决这些缺点。它向光计算领域介绍了一些概念，这些概念可能使其在下一代计算设备中更有吸引力。

　　无论是口袋里的智能手机还是桌上的笔记本电脑，当前所有的计算机设备都是基于电子技术的。但这有一些固有的缺点;特别是，它们必然会产生大量的热量，尤其是当它们提高性能时，更不用说制造技术正在接近理论上可能的基本极限。

　　因此，研究人员探索执行计算的替代方法，可以解决这些问题，并理想地提供一些新的功能或特性。

　　一种可能性在于一个已经存在了几十年，但尚未突破并具有商业可行性的想法，那就是光学计算。

　　从本质上讲，光学计算利用光波的速度及其与不同光学材料以复杂方式相互作用的能力，而不会产生任何热量。再加上大范围的光波可以同时穿过材料而互不影响，理论上就可以制造出大规模并行、高速和节能的计算机。

　　“在20世纪80年代，日本的研究人员探索了一种叫做阴影投射的光学计算方法，它可以执行一些简单的逻辑运算。但它们的实现是基于相对笨重的几何光学形式，可能类似于早期数字计算机中使用的真空管。东京大学信息光子学实验室的副教授堀崎良一说:“它们在原则上是可行的，但它们缺乏灵活性和易于集成的能力，无法发挥作用。”

　　“我们引入了一种叫做衍射投射的光学计算方案，它改进了阴影投射。阴影投射是基于光线与不同几何形状的相互作用，而衍射投射是基于光波本身的特性，这导致了空间效率更高，功能更灵活的光学元件，可以以您期望的方式扩展，并要求通用计算机。

　　“我们进行了数值模拟，得出了非常积极的结果，使用16 × 16像素的黑白图像作为输入，比智能手机屏幕上的图标还小。”

　　Horisaki和他的团队提出了一种全光学系统，即只将最终输出转换为电子和数字的系统;在此之前，系统的每一步都是光学的。他们的研究成果发表在《高级光子学》杂志上。

　　他们的想法是将图像作为数据的来源-这自然表明该系统可以用于图像处理，但其他类型的数据，特别是机器学习系统中使用的数据，也可以用图形表示-并将源图像与表示逻辑操作阶段的一系列其他图像结合起来。

　　可以把它想象成像Adobe Photoshop这样的图像编辑应用程序中的图层:有一个输入层(源图像)，它可以将图层放在上面，这些图层可以模糊、操纵或传输来自下面图层的内容。输出(顶层)本质上是由这些层的组合处理的。

　　在这种情况下，这些层将有光穿过它们，在传感器上投射图像(因此衍射投射中的“投射”)，然后将成为存储或呈现给用户的数字数据。

　　主要作者Ryosuke Mashiko说:“衍射铸造只是基于这一原理的假想计算机中的一个组成部分，最好将其视为一个额外的组件，而不是现有系统的完全替代，就像图形处理单元是图形、游戏和机器学习工作负载的专用组件一样。”

　　“我预计它将需要大约10年的时间才能商业化，因为在物理实现上还有很多工作要做，尽管有实际的工作基础，但尚未建成。”

　　“目前，我们可以证明衍射铸造在执行许多信息处理核心的16个基本逻辑运算方面的有用性，但也有将我们的系统扩展到超越传统计算的另一个即将到来的计算领域的空间，那就是量子计算。时间会证明一切的。”