الشبكات العصبية التوليدية التي تنشئ الصور تعتمد عادةً على العشوائية الرقمية. لكن مجموعة من الباحثين بنت نظامًا تولد فيه العشوائية ليس في الكود، بل في تجويف بصري صغير يحتوي على صبغة عضوية.

وُضع هذا المكثف في شبكة تنافسية توليدية (GAN). جزء منها يرسم الأرقام، والآخر يقيّم النتيجة. عمل المكثف كمصدر للاضطرابات العشوائية التي ساعدت الشبكة على ألا تعلق في نمط واحد. واتضح أن هذه العشوائية «الفيزيائية» تعمل أفضل من نظيرتها الرقمية: الصور الناتجة أوضح وأكثر تنوعًا. المقاييس التي تقيّم الجودة والتشابه البنيوي أكدت التفوق. علاوة على ذلك، فإن الترابط المكاني للتقلبات في المكثف بحد ذاته نظّم عملية التعلم، مانعًا الشبكة من الإفراط في التكيف مع عينة واحدة.

هكذا تحول مكثف البولاريتون من فضول مختبري إلى مورد حسابي. إنه لا يستبدل الكمبيوتر، بل يضيف له بُعدًا جديدًا — بُعدًا فيزيائيًا.