毫不夸张地说，计算的未来是“光明”的。近日，PNAS（《美国国家科学院院刊》）发表了来自哈佛大学、麦克马斯特大学和匹兹堡大学联合团队的一项最新成果，他们打造了一个新的全光学计算平台。在该平台中，光束通过新型水凝胶材料能够实现相互“智能”交互作用，这也就意味着，无电路下仅依靠光与光的相互作用即可实现信息处理，这一成果无疑为探索基于光学的新的计算形式奠定了基础。
论文作者之一、匹兹堡大学 Balazs 博士解释说，这项研究旨在让我们探索如何在不需要硬件处理器和复杂算法的情况下，将化学、光学和新型材料结合起来模拟生物过程，执行某种功能。论文第一作者、哈佛大学工程与应用科学学院的 Amos Meeks 表示，该技术有助于推进全光学计算或仅使用光束进行计算想法的实现。
光学计算被认为是未来最具潜力的计算技术之一，但目前与电子计算机的快速进步相比，光学计算的竞争力明显不足。在过去几年中，业界对计算能源的成本问题越来越关注，而光学计算以其能耗低、又可作为 AI 算法（如深度神经网络）的专用加速硬件等显著特性，再次引起科学家们的关注。
2019 年 5 月，Feldmann 等人在《自然》期刊上发表了有关“全光学网络实现”的最新进展论文，题为“All-optical spiking neurosynaptic networks with self-learning capabilities”。文章表示，使用光学器件打造的“全光学”深度神经网络，可以比传统计算方式的能效更高，同时具备可扩展性、无需光电转换和高带宽等优势。
这也为未来光学神经网络加速器的出现打下理论基础。
这项最新研究中，研究人员研发了一种全新的材料，利用水凝胶在低激光功率下的可逆膨胀和收缩的特性来改变光传播的折射率。麦克马斯特大学（McMaster）化学与生物化学系副教授 Kalaichelvi Saravanamuttu 解释说，这项技术将哈佛大学研究团队研发的一种水凝胶与在她的实验室里进行的光处理和测量技术结合在了一起。她的实验室专门研究能够响应光的材料的化学性质。
这种外观类似于覆盆子果冻（raspberry Jell-O）的半透明材料，在融合了遇光会发生结构变化的光敏感分子后，会产生凝胶的特殊性质：既能控制光束，又能在光束之间传递信息。光控制光通常，光束在传播时会变宽，但是这种凝胶能够控制激光丝沿着其最初照射的路径穿过材料，就好像光是通过一根管子照进来的。
研究人员已经证实，当多个直径约为人头发丝一半粗的激光束照向同一种材料时，即使它们的光场完全没有重叠，它们也会影响彼此的强度，光影响凝胶的能力，反过来，凝胶会影响光的传播，这就形成了一个漂亮的反馈回路，事实证明这种凝胶是“智能的”。
Saravanamuttu 解释说，这些光丝之间的相互作用可以被停止、启动、管理和读取，从而产生可预测的高速输出，即一种可以用于开发无电路计算形式的信息。
“尽管这些光束是分开的，但他们仍然可以互相觉察到对方，并因此发生变化，从长远来看，我们可以设想使用这种智能响应能力来设计计算操作。
” Saravanamuttu 实验室研究生、论文作者之一 Derek Morim 说，虽然光学计算是一个独立的、正在发展的领域，但这项新技术引入了一个很有前途的平台，Derek Morim 说，“我们不仅可以设计光响应材料，在有光的情况下，可逆地改变其光学、化学和物理特性，而且我们可以利用这些变化创造光的通道或自陷光束，来引导和操纵光。
深入地研究如何以特定的方式处理光和材料，可能会让我们设计出更加复杂的材料。”
研究人员表示，第一次观察到光的自捕获现象，是在 1964 年，但是当时使用的是约束条件下可用的大型、强激光，而现在可以在外界环境中，使用更少的能量，更轻松地实现这些行为，从而极大地扩展非线性光学在应用中的潜在用途。Balazs 博士说：“很少有材料设计了内置的反馈回路，响应的简单性为模拟生物过程（例如运动和交流）提供了一种令人兴奋的方式。”