通过高次谐波产生实现单原子计算

新的研究开辟了关于“计算机”可以是什么以及计算单元可以变得多小的视野

将“计算机”视为通过获取输入并产生输出来处理信息的任何事物会导致明显的问题，即什么样的对象可以执行计算?计算机可以有多小?随着晶体管接近微型化的极限，这些问题不仅仅是好奇，它们的答案可能构成新计算范式的基础。

在位于路易斯安那州新奥尔良的杜兰大学发表在EPJPlus上的一篇新论文中，研究员GerardMcCaul和他的合著者证明，即使是物质的最基本成分之一——原子——也可以充当计算的储存库，所有输入-输出处理是光学的。

“我们的想法是，计算能力是所有物理系统共有的普遍属性，但在这种范式中，存在大量关于如何实际尝试执行计算的框架，”McCaul说。

他补充说，这些框架中最重要的一个是神经形态或水库计算，其神经形态计算机旨在模仿大脑。这一概念支撑了过去几十年机器学习和人工智能的爆炸式发展，并导致了输出与输入不成线性比例的潜在非线性计算机。这是可取的，因为它可以导致计算架构足够灵活，只要有合适的输入，就可以实现任何给定的输出。

“也就是说，如果我们想要一些给定的计算结果，我们可以保证存在一些可以实现它的计算输入，”麦考尔说。“如果我们的系统只表现出线性响应，这是不可能的。”

该团队提出了一种非线性单原子计算机，输入信息直接编码为光，输出也以光的形式。然后由光输出通过的过滤器确定计算。

“我们的研究证实了这种方法在原则上是有效的，并证实了当输入光被设计为在系统中引起更高程度的非线性时，系统表现更好的事实，”麦考尔说。

“我可能会争辩说，我们试图通过这项工作强调的是，能够进行计算的最小系统确实存在于单个原子的水平上，并且可以纯粹通过光学过程进行计算。”