تعد الحوسبة الضوئية مجالاً يسعى لمعالجة المعلومات باستخدام الضوء بدلاً من الكهرباء. لعقود من الزمن، عرف العلماء أن الضوء يمكنه نقل البيانات بسرعات مذهلة مع انعدام التأخير تقريباً، مما يوفر مساراً محتملاً لأجهزة كمبيوتر أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة. تعتمد النهج التقليدية لبناء هذه الحواسيب الضوئية غالباً على طبقات رقيقة متعددة ومعقدة، تشبه في طريقة بنائها كعكة متعددة الطبقات؛ حيث تعمل كل طبقة كمرشح أو مرآة صغيرة، تقوم بتعديل الضوء أثناء مروره عبرها. ورغم فاعلية هذه الأنظمة، إلا أنها قد تصبح ضخمة ويصعب تصغير حجمها، لأن الضوء يحتاج إلى مساحة للانتشار والتفاعل مع كل طبقة. لقد كان التحدي الجوهري هو إيجاد طريقة لحشد قدر كافٍ من القدرة الحسابية في مساحة متناهية الصغر دون فقدان القدرة على أداء المهام المعقدة.

في دراسة حديثة، اقترح باحثون من جامعة إيتمو (ITMO) في روسيا وجامعة بريشيا في إيطاليا طريقة مختلفة جذرياً للتفكير في هذه المشكلة. فبدلاً من توزيع العمل عبر طبقات عديدة، تساءلوا عما إذا كان بإمكان جسيم واحد صغير القيام بمهمة معالج كمبيوتر كامل. وقد ركزوا على نوع معين من الجسيمات يُعرف باسم "مشتت مي" (Mie scatterer)، وهو عبارة عن كرة صغيرة من مادة تتفاعل مع الضوء بطريقة معقدة. عندما يصطدم الضوء بجسيم كهذا، فإنه لا يرتد فحسب، بل يثير مجموعة متنوعة من الاهتزازات الداخلية، أو "الأنماط"، داخل الجسيم والتي تعتمد على حجم الجسيم وشكله. وقد اكتشف الباحثون أنه من خلال تصميم المادة داخل هذا الجسيم الواحد بعناقة، يمكنهم تحويله إلى كمبيوتر قابل للتدريب يؤدي الحسابات ببساًطة من خلال كيفية تشتيته للضوء.

اختبر الفريق هذه الفكرة من خلال الطلب من الجسيم حل مشكلة كلاسيكية، وهي التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد. لقد أخذوا صوراً للأرقام، من صفر إلى تسعة، ورمزوا إليها في طور شعاع ضوئي. ثم تم تركيز هذا الضوء على الجسيم الواحد. وعندما ضرب الضوء الجسيم، قامت البنية الداخلية للجسيم بخلط الأجزاء المختلفة من إشارة الضوء معاً. ثم قام الباحثون بقياس شدة الضوء المتشتت بعيداً عن الجسيم. ومن خلال تحليل نمط الضوء المتشتت هذا، يمكن لكاشف بسيط تحديد الرقم الذي يتم عرضه. وكان المفتاح في هذا النظام هو أداة رياضية تسمى "مصفوفة تي" (T-matrix)، والتي تصف بدقة كيف يحول الجسيم الضوء الوارد إلى ضوء خارج. وقد عامل الباحثون المدخلات في هذه المصفوفة كـ "أوزان" لشبكة عصبية، حيث تم تعديلها خلال عملية تدريب حتى أصبح الجسيم دقيقاً للغاية في تحديد الأرقام.

كانت النتائج مذهلة. فعندما تم ضبط حجم الجسيم بحيث يكون قطره حوالي 15 ضعف الطول الموجي للضوء المستخدم، حقق النظام دقة اختبار تقارب 90 بالمائة. وهذا المستوى من الأداء يضاهي شبكة عصبية اصطناعية أحادية الطبقة، وهي معيار مرجعي في هذا المجال. وقد أظهرت الدراسة أن هذا الكائن المدمج الصغير يمكنه التعامل مع المهمة بنفس كفاءة الأنظمة الضوئية التقليدية الأكبر حجماً. علاوة على ذلك، أثبت الباحثون أن هذا الأداء العالي يمكن تحقيقه حتى عند قياس الضوء بالقرب جداً من الجسيم، وهو ما يعرف بـ "المجال القريب". وهذا تفصيل حاسم لأنه يشير إلى إمكانية دمج مثل هذا الجهاز مباشرة في شريحة كمبيوتر، وربط المعالج الضوئي مباشرة بالدوائر الإلكترونية دون الحاجة إلى عدسات ضخمة أو مسافات طويلة لقطعها الضوء.

ومع ذلك، كان الباحثون حذرين في الإشارة إلى أن فيزياء العالم الحقيقي تفرض قواعد صارمة على ما يمكن لهذه الجسيمات القيام به. ففي العالم الحقيقي، لا يمكن للمواد أن تخلق طاقة من العدم؛ بل يمكنها فقط امتصاص أو عكس أو نقل الطاقة. وهذا المبدأ، المعروف باسم "السلبية" (passivity)، يحد من أنواع التحولات التي يمكن للجسيم القيام بها. ووجدت الدراسة أنه بينما يقلل هذا القيد الفيزيائي من الدقة القصوى قليلاً، فإنه يجعل النظام أكثر متانة أيضاً؛ فالجسيم الذي يمتثل لهذه القوانين الفيزيائية يكون أقل عرضة للاختلال بسبب الأخطاء الصغيرة أو الضجيج في الإشارة. كما استكشف الفريق كيف تؤثر تماثلية الجسيم على أدائه، موضحين أن جسيماً مستديراً ومتماثلاً تماماً يمتلك طرقاً أقل استقلالية للتلاعب بالضوء، مما يحد من تعقيده ولكنه يبسط تصميمه.

ولإثبات أن هذا المفهوم ليس مجرد تمرين نظري، استخدم الباحثون جهاز كمبيوتر لتصميم جسيم "عازل" (dielectric) محدد غير ممتص للضوء يمكنه أداء المهمة. لقد صمموا جسيماً افتراضياً ذا توزيع معقد وغير منتظم لخصائص المادة، وكأنهم ينحتون هيكلاً داخلياً فريداً يعمل كالمعالج المثالي. حقق هذا الجسيم المصمم عكسياً دقة بلغت 84 بالمائة. ورغم أن هذا الهيكل المحدد وعالي التفاصيل قد يكون صعب التصنيع بالتقنيات الحالية، إلا أن المحاكاة تعمل كإثبات لمبدأ المفهوم؛ فهي تثبت أن جسماً محدوداً وسلبياً ببارامترات مادية واقعية يمكنه بالفعل تحقيق التحولات المعقدة المطلوبة للتصنيف الضوئي.

تتجاوز تداعيات هذا العمل مجرد التعرف على الأرقام. إذ تسلط الدراسة الضوء على أن كثافة المعلومات التي يمكن لجسم واحد معالجتها أكبر بكثير مما كان يُعتقد سابقاً. فبينما قد يكون لطبقة ضوئية تقليدية عدد محدود من النقاط القابلة للتعديل، يمكن لمتشتت واحد استخدام عدد هائل من الأنماط الداخلية لمعالجة المعلومات. وقد حسب الباحثون أنه بالنسبة لجسيم يقارب في حجمه الطول الموجي للضو، فإن عدد المعاملات القابلة للتعديل يمكن أن يكون أعلى بمئات المرات من طبقة تقليدية لها نفس المساحة. وهذا يشير إلى مسار جديد للمضي قدماً في الحوسبة الضوئية، حيث لا يكون الهدف بناء طبقات أكبر فأكبر، بل هندسة عناصر فردية أكثر ذكاءً وتعقيداً.

كما توضح الدراسة المقايضات المعنية بمثل هذا النظام. فبينما يوفر المتشتت الواحد زيادة هائلة في كثافة المعاملات، فإنه لا يلغي الحاجة إلى انتقال الضوء لمسافة معينة للوصء إلى الجسيم أو لجمعه بعد التشتت. فلا يزال يتعين تجهيز الصورة وتركيزها، كما يجب قراءة المخرجات. ومع ذلك، من خلال تركيز التحول القابل للتدريب بأكمله في حجم واحد صغير، يقلل النظام بشكل كبير من البصمة الفيزيائية لوحدة الحوسبة نفسها. وهذا يجعلها مرشحاً واعداً للجيل القادم من المعالجات الضوئية المدمجة وعالية السرعة التي يمكن دمجها في النهاية في شرائح المستقبل.

في الختام، تقدم الورقة رؤية مقنعة لمستقبل الحوسبة. فهي تظهر أنه من خلال فهم الفيزياء العميقة لكيفية تفاعل الضوء مع المادة، يمكننا تحويل جسيم واحد صغير وبسيط إلى معالج قوي. لقد أثبت الباحثون أن المهمة المعقدة المتمثلة في التعرف على الأنماط يمكن ترميزها في الطريقة التي يشتت بها جسم واحد الضوء، بشرط تصميم ذلك الجسم بالبنية الداخلية المناسبة. ويتحدى هذا النهج الاعتقاد السائد منذ فترة طويلة بأن الحواسيب الضوئية يجب أن تكون كبيرة ومتعددة الطبقات، ويقدم بدلاً من ذلك مساراً نحو ذكاء ضوئي كثيف، وفعال، وقابل للتحقيق فيزيائياً.