Många av de mest utmanande optimeringsproblemen man stöter på inom olika vetenskaps- och ingenjörsdiscipliner, från biologi och läkemedelsupptäckt till routing och schemaläggning kan reduceras till NP-kompletta problem. Intuitivt sett, NP-kompletta problem är "svåra att lösa" eftersom antalet operationer som måste utföras för att hitta lösningen växer exponentiellt med problemets storlek. Allmänheten av NP-kompletta problem har lett till utvecklingen av dedikerad hårdvara (som optisk glödgning och kvantglödgningsmaskiner som "D-Wave") och speciella algoritmer (heuristiska algoritmer som simulerad glödgning).

Nyligen, det har funnits ett växande intresse för att lösa dessa svåra kombinatoriska problem genom att designa optiska maskiner. Dessa optiska maskiner består av en uppsättning optiska transformationer som överförs till en optisk signal, så att den optiska signalen kommer att koda lösningen på problemet efter en viss mängd beräkningar. Sådana maskiner skulle kunna dra nytta av de grundläggande fördelarna med optisk hårdvara integrerad i kiselfotonik, såsom lågförlust, parallell bearbetning, optisk passivitet vid låg optisk effekt och robust skalbarhet möjliggjort av utvecklingen av tillverkningsprocesser inom industrin. Dock, utvecklingen av kompakt och snabb fotonisk hårdvara med dedikerade algoritmer som optimalt utnyttjar kapaciteten hos denna hårdvara, har saknats.

I dag, vägen till att lösa NP-kompletta problem med integrerad fotonik är öppen på grund av Charles Roques-Carmes arbete, Dr Yichen Shen, Cristian Zanoci, Mihika Prabhu, Fadi Atieh, Dr Li Jing, Dr Tena Dubček, Chenkai Mao, Miles Johnson, Prof. Vladimir Čeperić, Prof. Dirk Englund, Prof. John Joannopoulos, och Prof. Marin Soljačić från MIT och Institute for Soldier Nanotechnologies, publicerad i Naturkommunikation . I det här arbetet, MIT-teamet utvecklade en algoritm för att lösa det välkända NP-komplett Ising-problemet med fotonikhårdvara.

Ursprungligen föreslogs för att modellera magnetiska system, Ising-modellen beskriver ett nätverk av snurr som bara kan peka uppåt eller nedåt. Varje snurrs energi beror på dess interaktion med närliggande snurr – i en ferromagnet, till exempel, den positiva interaktionen mellan närmaste grannar kommer att uppmuntra varje snurr att komma i linje med sina närmaste grannar. En Ising-maskin tenderar att hitta spin-konfigurationen som minimerar spinnnätverkets totala energi. Denna lösning kan sedan översättas till lösningen av andra optimeringsproblem.

Heuristiska Ising-maskiner, som den som utvecklats av MIT-teamet, ger bara en kandidatlösning på problemet (som är, i genomsnitt, nära den optimala lösningen). Dock, algoritmer som alltid hittar den exakta lösningen på problemet är svåra att tillämpa på stora problemstorlekar, eftersom de ofta måste springa i timmar, om inte dagar, Att förinta. Därför, heuristiska algoritmer är ett alternativ till exakta algoritmer, eftersom de ger snabba och billiga lösningar på svåra problem.

Forskarna vägleddes av sin kunskap om grundläggande fotonik. Professor Marin Soljačić från MIT förklarar:"Optisk datoranvändning är ett mycket gammalt forskningsfält. Därför, vi var tvungna att identifiera vilka nya framsteg inom fotonisk hårdvara som kunde göra skillnad. Med andra ord, vi var tvungna att identifiera värdet av modern fotonik." Doktorand Charles Roques-Carmes tillägger:"Vi identifierade detta värdeförslag som:(a) att utföra snabb och billig multiplikation med fast matris och; (b) utföra bullriga beräkningar, vilket innebär att resultatet av beräkningen varierar något från en körning till en annan, lite som att vända ett mynt. Därför, dessa två element är byggstenarna i vårt arbete."

Under utvecklingen av denna algoritm och benchmarking den på olika problem, forskarna upptäckte en mängd relaterade algoritmer som också kunde implementeras i fotonik för att hitta lösningar ännu snabbare. Postdoktor Dr. Yichen Shen är entusiastisk över möjligheterna till detta arbete:"Fältet för att förbättra datorkapaciteten med integrerad fotonik blomstrar för närvarande, och vi tror att detta arbete kan vara en del av det. Eftersom algoritmen vi utvecklade optimalt utnyttjar styrkorna och svagheterna hos fotonisk hårdvara, vi hoppas att det kan hitta någon kortsiktig tillämpning." MITs forskargrupp arbetar för närvarande i samarbete med andra för att realisera proof-of-concept-experiment och benchmarka deras algoritm på fotonisk hårdvara, kontra andra fotoniska maskiner och konventionella algoritmer som körs på datorer.