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UCLAチームが処理と暗号化のための光コンピューティング手法を開発

UCLA の研究者らは、従来の順列演算手法に代わる新しい光コンピューティング手法を発表しました。提案された手法は、受動ハードウェアのみを利用して光順列演算を効果的に実行し、高度な信号処理の必要性を排除し、電力を節約する可能性があります。 UCLAの光コンピューティングシステムは「無線」の順列ソースとして機能し、通信や暗号化などのアプリケーションでメッセージを保護することができます。画像は提供元より提供されています。 レーザーとフォトニクスのレビュー 光コンピューティングは本質的に新しい概念ではなく、学界や産業界の研究者はより効率的で高性能な光デバイスの開発に取り組んでいます。しかし、UCLA のデバイスは、送信前に信号を暗号化するために複数のパッシブ回折材料層を使用しています。 UCLAチームが回折機能を最適化 UCLAの研究者らは 回折材料の複数の層それぞれ異なる位相値で最適化されており、光を異なる点に集中させます。 結果として生じる出力ビーム 入力と比較すると「シャッフル」されたように見え、データを使用する前に逆の操作が必要でした。 このデバイスは、最適化された回折材料に加え、各層を回転させることも可能にし、利用可能な順列状態の数をさらに増やしました。その結果、電子計算リソースを消費することなく、入射光線を順列させることができました。 最適化された回折材料（左）は、事前に定義された順列行列を効果的に作成し、受信機が光データの順列と回復に逆操作を使用できるようにしました。画像は提供元より提供されています。 レーザーとフォトニクスのレビュー 同様の概念は定量的位相イメージングにも存在し、画像情報は光線の振幅ではなく位相に保存されます。暗号化に適用すると、最適化された UCLA デバイスはデータをシャッフルできるだけでなく、受信時に逆変換を適用することで同じデータを復元することもできます。 光学データのシャッフル 順列操作は、画像やビットストリームなどの順序付けられたデータ セットを取得し、そのメンバーをシャッフルして新しいデータ セットを作成します。新しいセットには、逆順列を適用することで簡単に復元できる同じ情報が含まれていますが、元の順列の詳細を知らなければ、有用な情報を復元することは非常に困難になります。 順列操作は、入力データをあらかじめ定義された順列行列に従って「シャッフル」します。元のデータはそのまま残りますが、不正アクセスから保護されます。画像は提供元より提供されています。 シュプリンガー・ネイチャー 画像では、順列操作によって、画像の同じ境界内にとどまりながら、各ピクセルが効果的にシャッフルされます。したがって、各ピクセルは異なる場所で同じ大きさと色のままですが、順列後の画像には有用な情報が含まれていないように見えます。これは暗号化の基本形式であり、順列の背後にある詳細を知っている関係者間で安全なメッセージを送信できます。 従来、この順列は電子ハードウェアまたはソフトウェアによって実現されています。ソフトウェアの場合、CPU は順列マトリックスが与えられたときに手動でデータをシャッフルしますが、その間ずっと電力を消費し、CPU コアを占有します。ハードウェアベースの順列ははるかに高速ですが、入力データのシャッフルには時間がかかります。UCLA の研究者が追求したように、光領域で順列を実行する方法は、電力を節約し、操作を高速化できます。 光コンピューティングの有用性の拡大 UCLA のデバイスはまだ初期段階ですが、予備的な結果から、通信からデータ セキュリティまで、潜在的な使用例が示されています。さらに、逆置換が光領域にも適用できる場合、UCLA の回折ベースの置換は、物理的な暗号化/復号化キー ペアとしてセキュリティを強化できます。 光学式コンピューターは、あらゆる状況で従来のコンピューターに取って代わるものではないかもしれませんが、UCLA などの研究者の協力により、光学式コンピューターは徐々にエンジニアリング アプリケーションに適用できるようになっています。 #UCLAチームが処理と暗号化のための光コンピューティング手法を開発