Zamrożony światłowód może wywrócić do góry nogami przyszłość komputerów – od ultraszybkich maszyn fotonicznych po systemy inspirowane mózgiem i technologie kwantowe.
Naukowcy wypełnili mikroskopijną szklaną rurkę cieczą, połączyli ją ze zwykłymi światłowodami, a następnie zanurzyli fragment konstrukcji w ciekłym azocie. Przy -196 st. C płynny rdzeń zamarzł, ale przez cały czas prowadził światło. Co więcej, pozwolił zamienić impuls świetlny w falę dźwiękową, przez chwilę zachować w niej informację, a później ponownie odtworzyć światło. Tak powstała niezwykle oszczędna pamięć optoakustyczna, która może kiedyś trafić do komputerów przetwarzających dane fotonami.
Nie wsadzili do ciekłego azotu kabla od routera
Eksperyment przeprowadzili naukowcy z Instytutu Nauki o Świetle im. Maxa Plancka w Erlangen, Uniwersytetu Leibniza w Hanowerze oraz Instytutu Technologii Fotonicznych im. Leibniza w Jenie. Trzema głównymi autorami pracy są Simon Seiderer, Andreas Geilen i Luan N. Sliwa, a projektem kierowała prof. Birgit Stiller.
Nowy światłowód nie przypomina zwykłego kabla, który doprowadza internet do mieszkania. W jego środku znajduje się mikroskopijna kapilara z krzemionki, czyli niezwykle cienka szklana rurka. Ten maleńki kanał, o średnicy zaledwie około 1,37 mikrometra, naukowcy wypełnili dwusiarczkiem węgla (CS2).
W temperaturze pokojowej substancja pozostaje cieczą. Po schłodzeniu ciekłym azotem rdzeń zmienił stan skupienia i stał się ciałem stałym. Sama szklana osłona oczywiście nie zamieniła się w kostkę lodu. Zamrożono znajdujący się w środku materiał.
Najważniejsze było to, iż po tak gwałtownej zmianie rdzeń przez cały czas prowadził światło. Nie popękał w sposób uniemożliwiający pracę, nie odciął sygnału i nie wymagał kierowania laserów przez otwartą aparaturę laboratoryjną. Z obu stron połączono go z typowymi światłowodami telekomunikacyjnymi. W eksperymencie zamrożony odcinek miał 27,5 cm, ale badacze uważają, iż możliwe jest tworzenie fragmentów o długości liczonej w metrach.
Po zamrożeniu światło zostało mocniej ściśnięte
Gdy ciecz zamieniła się w ciało stałe, zmieniły się też jej adekwatności optyczne. Zamrożony dwusiarczek węgla zaczął silniej trzymać światło, zamykając je w bardzo małej przestrzeni i nie pozwalając mu się łatwo rozproszyć.
W tej samej wąskiej rurce mogły rozchodzić się również fale akustyczne o częstotliwości liczonej w gigahercach. Nie jest to oczywiście dźwięk, który usłyszymy po przyłożeniu ucha do przewodu. Drgania są zdecydowanie zbyt szybkie dla człowieka, ale z punktu widzenia fizyki przez cały czas pozostają falą dźwiękową przechodzącą przez materiał. Światło oraz drgania zostały więc zamknięte bardzo blisko siebie. To znacząco zwiększyło szansę, iż zaczną na siebie oddziaływać.
Naukowcy wykorzystali zjawisko nazywane wymuszonym rozpraszaniem Brillouina-Mandelstama. Foton może w jego trakcie przekazać część energii fali akustycznej, a powstałe drganie materiału wpływa później na kolejne fotony. W zwykłych sieciach telekomunikacyjnych taki proces bywa problemem, ponieważ może zabierać energię sygnałowi i ograniczać moc przesyłaną przez światłowód. Tutaj badacze celowo go wzmacniają i zmieniają w mechanizm wykonywania operacji na danych.
Zamrożenie dało ponad 1000-krotne wzmocnienie
W ciekłym rdzeniu współczynnik wzmocnienia Brillouina wynosił około 47 W⁻¹m⁻¹. Po zamrożeniu skoczył do 434 W⁻¹m⁻¹, czyli niemal dziesięciokrotnie. Jeszcze ciekawiej robi się przy porównaniu ze zwykłym światłowodem krzemionkowym. Tam sprzężenie światła i dźwięku jest ponad 1000 razy słabsze. Właśnie przez tę słabość inżynierowie zwykle muszą sięgać po bardzo silne impulsy albo budować długie, skomplikowane układy.
Tutaj wystarczyła stosunkowo prosta kapilara połączona ze standardowymi włóknami. Straty sygnału wynosiły około 0,2 dB na metr, a tak silne wzmocnienie udało się osiągnąć przy mocy pompy rzędu zaledwie kilkunastu miliwatów.
Najbardziej zaskakujące jest jednak to, jak kilka trzeba było zmienić. Zamiast projektować skomplikowane struktury z wielu nanometrowych warstw, wystarczyło wlać ciecz do szklanego kanału, szczelnie go zamknąć i… zamrozić. Oczywiście nie oznacza to, iż każdy może odtworzyć taki eksperyment w domowej zamrażarce. Potrzebna jest mikrometrowa precyzja, bardzo czyste materiały, szczelne połączenia i ciekły azot. Sama idea pozostaje jednak zaskakująco prosta.
Informacja ze światła zamienia się w dźwięk
Pamięć działa trochę jak ultraszybka przechowalnia ustawiona na drodze sygnału. Do światłowodu wysyłane są dwa impulsy poruszające się w przeciwnych kierunkach: impuls danych oraz impuls kontrolny odpowiedzialny za zapis.
Kiedy spotykają się w zamrożonym fragmencie, ich oddziaływanie pobudza falę akustyczną. Informacja niesiona wcześniej przez światło zostaje przeniesiona do drgań materiału. Impuls świetlny znika, ale jego adekwatności nie zostają natychmiast utracone. Są przez krótką chwilę przechowywane w poruszającej się fali dźwiękowej. Później naukowcy wysyłają kolejny impuls kontrolny, który odwraca proces. Drganie zostaje zamienione z powrotem w światło i z włókna wychodzi odtworzony sygnał.
Jak pisaliśmy w tekście: Zamienili światło w dźwięk. Naukowcy pracują nad nowym typem komputera, prof. Birgit Stiller już wcześniej rozwijała podobny sposób przechowywania impulsów świetlnych w falach akustycznych. Pomysł polegał na wykorzystaniu ogromnej różnicy prędkości. Światło jest doskonałe do błyskawicznego przesyłania danych, ale właśnie przez swoją szybkość trudno je na chwilę zatrzymać i zsynchronizować z innymi operacjami. Dźwięk porusza się znacznie wolniej, więc może działać jak bufor.
Pamięć wytrzymała 3 nanosekundy
W najnowszym eksperymencie informacja została przechowana przez 3 ns. To 0,000000003 s, więc mówienie o nowym konkurencie dla dysku SSD byłoby tu lekką przesadą. W czasie 3 ns światło w próżni pokonuje jednak około 90 cm. W komputerze wykonującym miliardy operacji na sekundę taki okres może wystarczyć na zsynchronizowanie impulsów, ich uporządkowanie albo skierowanie do kolejnej części układu.
Jest to więc pamięć robocza w najbardziej dosłownym znaczeniu: ma przetrzymać informację wyłącznie do chwili, gdy będzie potrzebna do następnego obliczenia. Nie zapisze zdjęć z wakacji, nie przechowa dokumentów po odłączeniu zasilania i nie zastąpi pamięci RAM w domowym laptopie.
Co więcej, 3 ns nie jest rekordem długości zapisu optoakustycznego. W 2024 r. zespół z udziałem prof. Stillera przechowywał impulsy przez 15 ns, czyli przez czas odpowiadający długości 100 krótkich impulsów. W jeszcze chłodniejszym układzie pracującym przy 4,2 K udało się później odczytać dane choćby po ponad 100 ns. Przełom nowego światłowodu leży gdzie indziej. Nie chodzi o to, jak długo pamięta, ale jak mało energii potrzebuje do wykonania zapisu i odczytu.
Komputer fotoniczny potrzebuje czegoś więcej, niż tylko szybkiego światła
Procesor zbudowany ze światła brzmi jak oczywista recepta na szybsze komputery. Fotony przemieszczają się bardzo szybko, mogą działać na wielu długościach fali jednocześnie i nie generują oporu elektrycznego w taki sposób jak elektrony płynące przez metalowe ścieżki. Samo przesyłanie informacji nie wystarczy jednak do zbudowania komputera. Dane trzeba również opóźniać, synchronizować, porównywać, przełączać i przechowywać pomiędzy kolejnymi operacjami.
Dzisiejsza elektronika robi to dzięki tranzystorów, kondensatorów oraz komórek pamięci. Układ fotoniczny potrzebuje ich odpowiedników, które nie będą przy każdej operacji zamieniać światła na sygnał elektryczny i z powrotem. Taka konwersja zabiera czas, energię i produkuje ciepło.
Pamięć optoakustyczna może pozwolić pozostawić dane wewnątrz układu fotonicznego. Światło wciąż wykonuje większość drogi, ale we właściwym momencie informacja trafia do wolniejszej fali dźwiękowej.
Ma to znaczenie szczególnie w obliczeniach neuromorficznych, czyli inspirowanych działaniem mózgu. Jak pisaliśmy w tekście: Naukowcy uczą AI oszczędzania prądu. Stanie się jak… człowiek, takie systemy próbują łączyć przechowywanie i przetwarzanie danych, zamiast bez przerwy przerzucać informacje pomiędzy osobnymi blokami.
Krótkotrwała pamięć optyczna może zachowywać ślad poprzedniego impulsu i wpływać na sposób obsługi następnego. To szalenie przydatne w sieciach analizujących gwałtownie zmieniające się strumienie danych, obrazy, sygnały radiowe i informacje z czujników.
*Grafika wprowadzająca wygenerowana przez AI
