الكمبيوتر العادي يرى العالم مسطحًا: الأعداد بالنسبة له مجرد نقاط على خط. لكن الصورة الملونة أو المشهد ثلاثي الأبعاد يتطلب أكثر من ذلك — أربعة أعداد تصف الموضع والدوران معًا. تسمى هذه المجموعات الرباعية بالكواتيرنيونات (quaternions)، وحتى الآن كانت الإلكترونيات تتعامل معها بشكل غير مباشر، بتفكيكها إلى أجزاء ثم إعادة تجميعها.
الرقاقة الجديدة تغير النهج. فبدلاً من الإشارات الكهربائية، تدفع أشعة ضوئية بألوان مختلفة عبر أدلة موجية ضوئية. كل لون هو قناة منفصلة، وجميع المكونات الأربعة للكواتيرنيون تنتقل بالتوازي، مثل أربعة مسارات على طريق سريع. الضوء لا يعيق نفسه، لذا تعالج الرقاقة الصورة المجسمة أو دوران الجسم في مسار واحد.
أظهر الاختبار على مهام حقيقية الفرق. سحابة نقاط ثلاثية الأبعاد — مجموعة إحداثيات من ليدار أو ماسح ضوئي ثلاثي الأبعاد — عالجتها الرقاقة بخطأ أقل من ثلاثة وخمسين جزءًا من مائة. الصورة الفوتوغرافية الملونة تعرفت عليها بدقة أكبر من الكمبيوتر العادي، بينما استهلكت عملًا حسابيًا أقل بمقدار الثلثين. تبين أن الضوء ليس أسرع فحسب، بل أدق أيضًا.
هذه ليست مجرد خدعة معملية. الكاميرات والطائرات بدون طيار ونظارات الواقع المعزز تترجم العالم ثلاثي الأبعاد إلى أرقام كل يوم. الرقاقة التي تفعل ذلك بالضوء دون خطوات إضافية تقرب التقنية من الرؤية الطبيعية — السريعة والمجسمة والملونة.
كما كتبه المؤلفون، بالإنجليزية arXiv:2601.01399
Optical computing chips have emerged as a transformative computing technology due to their high computational density, low energy consumption, and compact footprint. While real- and complex-valued computing chips have been well developed, their fundamental limitations in representing high-dimensional data significantly constrain their applicability in modern signal processing. Quaternions enable direct operations on three- and four-dimensional data, powering high-dimensional processing in data analytics and artificial intelligence. Here we demonstrate a quaternion optical computing chip (QOCC) for the first time and benchmark its performance in several typical application scenarios: three-dimensional point cloud processing, RGB chromatic transformation, and quaternion convolutional neural network for color image recognition. The QOCC harnesses high parallelism of light by wavelength-division multiplexing, processing high-dimensional data simultaneously through multiple optical wavelength channels. Compared to the electronic computing counterpart, our QOCC achieves higher computational fidelity (root mean square error < 0.035) and substantially reduced computational load (2/3 lower). It paves the way towards next-generation optical computing, overcoming the limitations of traditional computing systems in high-dimensional data processing.
تُستخدم الكواتيرنيونات في أنظمة التحكم بالمركبات الفضائية لتجنب «قفل المحور» — فقدان محور دوران واحد عند زوايا معينة.