根据摩尔定律，实际上更像是由英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）于1965年制定的预测，微处理器中的晶体管数量大约每两年加倍，从而增强芯片的力量而不增加能源消耗。在半个世纪的时间里，摩尔的先见之明现象一直主持计算领域的壮观进步。但是，到2015年，工程师本人预测我们已经达到当前技术的饱和点。如今，量子计算对新的技术飞跃充满了希望，但是还有另一种选择，许多人正在固定希望：光学计算，它用光（电子）代替电子（电子）。
摩尔定律的终结是物理学的自然结果：将更多的晶体管包装到必须缩小的相同空间中，这会增加速度，同时减少其能耗。硅晶体管的微型化已经成功打破了7纳米屏障，该屏障过去被认为是极限，但是这种减少不能无限期地继续。尽管始终可以通过增加晶体管数量来获得更强大的系统，但是这样做的处理速度将降低，并且芯片的热量将会上升。
电子和光学的杂交
因此，光学计算的承诺：光子以光速移动，比电线中的电子快。光学技术也不是我们生活的新来者：当今信息高速公路上的大量全球流量在光纤渠道上旅行，多年来，我们一直使用光学阅读器来燃烧和阅读我们的CD，DVD和蓝光光盘。但是，在我们系统的胆量中，通过光纤电缆的光子必须转换为微芯片中的电子，进而将这些电子必须转换为光学读取器中的光子，从而减慢过程。
硅光子芯片的新梁插曲器的头顶视图，其大小是人头发宽度的五十五。学分：丹·希克森（Dan Hixson）/犹他大学工程学院
因此，可以说我们当前的技术已经是电子和光学的杂交。犹他大学的计算机工程师拉杰什·梅农（Rajesh Menon）告诉OpenMind，“在近期，很明显，混合光电系统将占主导地位。”“例如，绝大多数通信数据都是通过光子引导的，而几乎所有的计算和逻辑都是由电子执行的。”据梅农（Menon）称，“劳动分裂有根本原因”，因为虽然以光子形式传输信息所需的能量较少，但与电子相关的波浪较小；也就是说，光子设备的较高速度具有更大的尺寸。
这就是为什么一些专家看到光学在计算中渗透的局限性的原因。对于马萨诸塞州理工学院（MIT）的材料科学工程师Caroline Ross来说，“ [光学]最重要的近期应用是通信 - 管理光学数据从纤维到电子设备的流动。”该工程师的研究产生了促进此任务的光学二极管，他告诉OpenMind，“将光本身用于实际数据处理本身有点远。”
激光晶体管
但是，尽管我们离100％的光学微芯片（仅通过使用光子来计算的实用系统）仍在增加光子学在计算机中的参与。2004年，伊利诺伊大学的研究人员米尔顿·冯（Milton Feng）和小尼克·霍尼亚克（Nick Holonyak Jr.
例如，今天由于设备将电信号转换为光学，反之亦然，因此无法使用光线进行内部通信，反之亦然。激光晶体管将使这成为可能。冯对OpenMind表示：“与晶体管集成电路类似，我们希望晶体管激光器将[用于]用于光学计算的电流集成电路。”这一突破的共同作者押注了量子计算的光学，因为它不需要量子超导体必须运行的冰冷温度。
研究生Junyi Wu和Curtis Wang和Milton Feng教授发现，光刺激了晶体管激光器的开关速度。学分：L。BrianStauffer
这类系统兴趣的证明是该领域的深入研究，其中包括能够支持基于光子计算的新材料。为了获得光学芯片，仍要满足的挑战，梅农突出了组件的整合密度以降低大小纳米级的相互作用。”
尽管如此，我们不应该太确信光子笔记本电脑有一天会伸手去拿消费者的手。“我们不希望光学计算在短期内取代电子通用计算，” Lilestelligence工程副总裁Mo Steinman是Marin Solja？i？i的Photonics Lab的创业公司？在麻省理工学院，告诉OpenMind。
光子学的当前和未来
但是，事实是，如今，这种类型的计算已经拥有自己的利基市场。Menon说：“特定于应用程序的光子学已经在这里，尤其是在数据中心，最近在机器学习中。”实际上，人工智能（AI）神经网络被吹捧为其出色的应用之一，其可能达到的效率是电子系统的1000万倍。Steinman说：“诸如AI算法中使用的统计工作负载非常适合光学计算。”
因此，光学计算可以解决非常复杂的网络优化问题，这对于古典计算机需要几个世纪。在日本，NTT公司正在建造一台巨大的光学计算机，该计算机将五公里的纤维包含在一个与房间大小的盒子中，并将应用于复杂的电源或通信网络增强任务。
光子积分电路。学分：Jonathanmarks
Steinman指出：“展望未来，我们相信我们可以利用由光学电信设计，制造和包装领域的光学电信创建的生态系统，并为光学计算所需的特定操作点进行优化。”但是，他承认，从原型转变为全尺寸制造将是一个艰巨的挑战。
简而言之，有理由对光学计算的发展感到乐观，但没有高估其可能性：当计算机科学家Dror Feitelson在1988年出版了他的书籍《光学计算》（MIT Press）时，就谈论了一个已经开始开始的新领域，该领域已经开始开始达到成熟。30多年后，作者告诉OpenSmind，“光学计算比主流技术更像是一个希望。”另一个绊脚石：技术惯性。Feitelson回顾了IBM研究员Robert Keyes在当时发出的警告：凭借对电子产品的巨大经验和积累的投资，我们已经知道：“实际上，任何其他技术都无法追上。”
哈维尔·亚纳斯（Javier Yanes）
@yanes68