論文の概要: Programmable k-local Ising Machines and all-optical Kolmogorov-Arnold Networks on Photonic Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17440v2
- Date: Tue, 02 Sep 2025 10:53:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.685103
- Title: Programmable k-local Ising Machines and all-optical Kolmogorov-Arnold Networks on Photonic Platforms
- Title（参考訳）: フォトニックプラットフォーム上のプログラム可能なkローカルイジングマシンと全光学的コルモゴロフ・アルノルドネットワーク
- Authors: Nikita Stroev, Natalia G. Berloff,
- Abstract要約: フォトニックコンピューティングは、最適化と学習のためのエネルギー効率の高い加速を約束する。
ここでは,k-local Ising最適化と光カルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を単一のフォトニックプラットフォーム上で学習する。
鍵となる考え方は、名目上線形散乱器の構造的非線形性を、ウィンドウごとの計算資源に変換することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Photonic computing promises energy-efficient acceleration for optimization and learning, yet discrete combinatorial search and continuous function approximation have largely required distinct devices and control stacks. Here we unify k-local Ising optimization and optical Kolmogorov-Arnold network (KAN) learning on a single photonic platform, establishing a critical convergence point in optical computing. We introduce an SLM-centric primitive that realizes, in one stroke, all-optical k-local Ising interactions and fully optical KAN layers. The key idea is to convert the structural nonlinearity of a nominally linear scatterer into a per-window computational resource by adding a single relay pass through the same spatial light modulator: a folded 4f relay re-images the first Fourier plane onto the SLM so that each selected clique or channel occupies a disjoint window with its own second pass phase patch. Propagation remains linear in the optical field, yet the measured intensity in each window becomes a freely programmable polynomial of the clique sum or projection amplitude. This yields native, per clique k-local couplings without nonlinear media and, in parallel, the many independent univariate nonlinearities required by KAN layers, all trainable with in-situ physical gradients using two frames (forward and adjoint). We outline implementations on spatial photonic Ising machines, injection-locked vertical cavity surface emitting laser (VCSEL) arrays, and Microsoft analog optical computers; in all cases the hardware change is one extra lens and a fold (or an on-chip 4f loop), enabling a minimal overhead, massively parallel route to high-order Ising optimization and trainable, all-optical KAN processing on one platform.
- Abstract（参考訳）: フォトニックコンピューティングは、最適化と学習のためのエネルギー効率の加速を約束するが、離散的な組合せ探索と連続関数近似は、主に異なるデバイスと制御スタックを必要とする。
ここでは,kローカルIsing最適化とKAN学習を単一のフォトニックプラットフォーム上で統合し,光コンピューティングにおける重要な収束点を確立する。
一ストロークで全光学的k局所イジング相互作用と完全光KA層を実現するSLM中心のプリミティブを導入する。
1つのリレーパスを同じ空間光変調器に1つのリレーパスを加えることで、名目上線形散乱器の構造的非線形性をウィンドウごとの計算資源に変換し、折り畳まれた4fリレーが第1フーリエ平面をSLMに再イメージし、選択された斜めまたはチャネルがそれぞれ独自の第2のパス位相パッチで解離ウィンドウを占有する。
伝搬は光学界において線形であるが、各窓の計測強度は、斜めの和または投射振幅の自由にプログラム可能な多項式となる。
これは非線形媒質を使わずにネイティブな、斜めのk-局所結合をもたらし、同時に、KAN層が要求する多くの独立な単変量非線形性は、すべて2つのフレーム(前方と隣接部)を用いてその場での物理的勾配で訓練可能である。
我々は,空間フォトニックIsingマシン,インジェクションロックされた垂直空洞面発光レーザ(VCSEL)アレイ,およびMicrosoftアナログ光学コンピュータの実装の概要を述べる。
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