简介

模拟计算机“使用连续变量而非 0 和 1 的设备”的概念可能会让人联想到过去的过时机器。然而，包括人工智能在内的新兴技术可以从这种计算方法中获益匪浅。一个很有前途的方向是使用光而不是电流来处理信息的模拟计算机。

超材料是具有奇特光学特性的工程材料，为构建这种模拟光学计算机提供了一个强大的平台。最近的研究表明，基于超材料的方案可以对光进行数学运算，与传统的数字处理器相比，可以更快、更高效地完成计算任务。

利用超材料的独特性能

这种方法的核心是超材料的独特性能。这些合成材料由许多亚波长尺度的构件组成，可以根据需要定制，从而展现出天然材料所不具备的光学特性。例如，超材料可以被设计成具有接近零甚至负的折射率，从而实现亚波长成像和隐形等奇特应用。

 图 1. 2019 年演示中使用的方程求解方案草图。超材料的设计灵活性激发了研究人员探索将其转化为计算机器的策略。2014 年，宾夕法尼亚大学的纳德尔-恩赫塔（Nader Engheta）领导的团队提出，超材料可用于实现一系列数学运算，包括微分、积分和卷积。其关键思路是将电磁波作为输入，通过与超材料结构的相互作用对其进行操作，从而使输出波与输入波的预期数学变换相对应。

微波和光学实验演示

2019 年，恩赫塔的研究小组利用微波频率超材料装置在实验中演示了概念。方案包括一块超材料，其多个输入和输出端口通过波导连接在反馈回路中。对于给定的输入，该装置的输出与弗雷德霍姆积分方程的解相对应-这是数学问题，可应用于流体力学、天线设计和量子力学等多个领域。

实现计算的超材料结构具有非对称的 ”瑞士奶酪 ”图案，具有不同介电性质（气孔、聚苯乙烯和微波吸收材料）的小岛分布不均匀。这种结构的设计采用了 ”逆向设计 ”方法，即通过迭代优化过程找到超材料参数，从而实现所需的数学运算。

虽然微波演示是重要的概念验证，但微波装置的笨重和不实用性促使研究人员将这些想法扩展到光学频率。此后，一些研究小组报告了多种使用超材料薄片（称为超表面）来操纵光在自由空间中传播的光学计算方案。

用于光学计算的集成超材料平台

然而，超表面方法通常需要复杂的定制制造工艺，限制了其大规模生产的潜力。为了应对这一挑战，Engheta 和他的同事们开发出了一种用于模拟光学计算的片上超材料平台。

 图 2. 基于超材料的硅基光电子芯片草图。与超表面方案中的自由空间光传播不同，Engheta 的团队通过硅芯片上的结构化波导引导光。利用逆向设计，他们制造出了一种微米级芯片，其结构让人联想到 2019 年的微波设计：一组波导将光线送入和送出一个包含瑞士奶酪状超材料的扁平腔体。

这种基于芯片的集成方法具有多项优势。这种设备可以很容易地从商业代工厂订购，从而简化了制造过程。与微波版本相比，光学芯片能执行更简单的数学运算-矩阵向量乘法，这对神经网络等人工智能工具非常有用。

为了求解更复杂的方程，研究小组计划像微波实验那样，在芯片中加入反馈波导，将输出与输入连接起来。这种可重构功能是 Engheta 工作的另一个关键方面，使模拟计算机能够重新编程，以执行不同的数学任务。

可重构模拟计算机

在最近的一次原理验证演示中，恩赫塔的研究小组制造了一台在无线电频率（45 MHz）下运行的可重构模拟计算机。该设备由一个由放大器和移相器等组件组成的 5x5 模块组成，可通过调整其参数来改变系统执行的数学运算 [1]。

例如，研究人员利用这种可重新配置的设备求解了多项式系统的根，并进行了结构的逆向设计-这两个问题都是非稳态问题，需要一连串不同的数学步骤。恩赫塔设想，这种可重构性最终可以集成到硅基光电子芯片中，方法可能是在波导顶部沉积一层图案化的 ”相变 ”材料。

结论

基于超材料的可编程硅基光电子芯片可以改变模拟光计算的游戏规则。以光速处理信息，所需的能量仅为传统数字处理器的一小部分，因此在神经网络推理等任务中表现出色。由于光子之间不会相互作用，这些芯片只需使用不同波长的光即可执行并行操作。

此外，这些模拟光学计算机还具有潜在的隐私优势，因为不需要在可能被黑客攻击的存储器中存储信息的中间步骤。相反，计算是在光通过波导迷宫时 ”飞行 ”进行的。

随着超材料领域的不断进步，这些集成的、可重构的模拟光学计算平台的开发有望开辟信息处理的新领域。通过利用工程材料的独特性能，研究人员正在为新一代高速、高能效计算设备开辟方向，改变从人工智能到科学模拟等广泛的应用。