图片来自牛津大学
自从1958年第一个集成电路发明以来，在一个给定尺寸的电子芯片中装入更多的晶体管，成为了最大限度提高计算密度的常用方法，即“摩尔定律”。然而，人工智能和机器学习需要专门硬件，以突破现有计算能力的界限，因此电子工程领域面临着一个重要问题：如何将更多功能封装到单个晶体管中?
光具有一种可利用的特性，即不同波长的光不会相互影响，这也是光纤所用来传输并行数据的特性。同样，不同偏振的光也不会相互影响，因此每一种偏振都可以作为一个独立的信息通道，使更多的信息存储在多个通道中，极大地提高了信息密度。
多年来，牛津大学材料系教授Harish Bhaskaran实验室的研究人员一直致力于研究这一问题：如何将光作为一种计算手段。
“光子学相对于电子学的优势在于，光在大带宽下速度更快，功能更强。”论文第一作者、牛津大学材料系博士生June Sang Lee说道，“因此我们的目标是充分利用光子技术与可调谐材料相结合的优势，实现更快、更密集的信息处理。”
混合纳米线可根据偏振选择性地切换设备，图片来自牛津大学
前述研究团队与英国埃克塞特大学的C. David Wright教授合作开发了一种HAD(混合活性电介质)纳米线，使用了一种混合玻璃材料，其在光脉冲的照射下显示出可切换的材料属性。纳米线是一种具有在横向上被限制在100纳米以下（纵向没有限制）的一维结构。在这项研究中，每条纳米线都对特定的偏振方向产生了选择性的响应，团队因此可以借助不同方向的多个偏振，对信息进行同时处理。
基于前述概念，研究团队开发出首个利用光偏振的光子计算处理器。光子计算通过多个偏振通道进行，实现了与传统电子芯片相比提高几个数量级的计算密度，并利用由纳秒级光脉冲调制的纳米线，实现了更快的计算速度。
对混合活性电介质(HAD)纳米线进行偏振选择性切换，实现了并行光子计算，图片来自牛津大学
Bhaskaran教授表示，希望未来可以利用光提供的所有自由度（包括偏振在内），以极大化地并行处理信息。