論文の概要: Analog Photonics Computing for Information Processing, Inference and
Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11760v2
- Date: Mon, 5 Jun 2023 13:00:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 03:15:40.267101
- Title: Analog Photonics Computing for Information Processing, Inference and
Optimisation
- Title(参考訳): 情報処理・推論・最適化のためのアナログフォトニクスコンピューティング
- Authors: Nikita Stroev and Natalia G. Berloff
- Abstract要約: フォトニクスコンピューティングの現状を概観する。
光子、物質と結合した光子、および効率的な計算目的のために光学関連技術を使用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This review presents an overview of the current state-of-the-art in photonics
computing, which leverages photons, photons coupled with matter, and
optics-related technologies for effective and efficient computational purposes.
It covers the history and development of photonics computing and modern
analogue computing platforms and architectures, focusing on optimization tasks
and neural network implementations. The authors examine special-purpose
optimizers, mathematical descriptions of photonics optimizers, and their
various interconnections. Disparate applications are discussed, including
direct encoding, logistics, finance, phase retrieval, machine learning, neural
networks, probabilistic graphical models, and image processing, among many
others. The main directions of technological advancement and associated
challenges in photonics computing are explored, along with an assessment of its
efficiency. Finally, the paper discusses prospects and the field of optical
quantum computing, providing insights into the potential applications of this
technology.
- Abstract(参考訳): 本稿では,光子,光子,物質と結合した光子,光学関連技術を有効かつ効率的な計算目的で活用するフォトニクスコンピューティングの現状について概説する。
フォトニクスコンピューティングと現代のアナログコンピューティングプラットフォームとアーキテクチャの歴史と開発をカバーし、最適化タスクとニューラルネットワークの実装に焦点を当てている。
著者らは、特殊目的オプティマイザ、フォトニクスオプティマイザの数学的記述、およびそれらの相互接続について検討した。
直接符号化、ロジスティクス、ファイナンス、フェーズ検索、機械学習、ニューラルネットワーク、確率的グラフィカルモデル、画像処理など、さまざまな応用が議論されている。
フォトニクス計算における技術進歩と関連する課題について,その効率性の評価とともに検討した。
最後に、光量子コンピューティングの展望と分野について論じ、この技術の潜在的な応用に関する洞察を提供する。
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