Computação de Reservatório Óptico Correlacionada

RESUMO A computação de reservatório é uma rede neural recorrente simples, mas eficiente, que tem sido aplicada a muitos tipos de tarefas de aprendizado. No entanto, sua capacidade é esperada para melhorar ainda mais, considerando o rápido crescimento dos dados nos últimos anos. Em contraste, codificar dados na correlação de partículas revelou ser uma grande estratégia para aprimorar o processamento de informações, um exemplo típico disso são os esquemas de computação de reservatório quântico. Embora os esquemas tenham sido amplamente investigados em teorias, suas implementações experimentais continuam desafiadoras devido à insatisfatória qualidade dos portões quânticos no estágio atual. Aqui, propomos teoricamente e demonstramos experimentalmente um esquema que utiliza a correlação clássica de luz inspirada em quânticos para codificar os dados das tarefas de aprendizado, como uma nova forma de computação de reservatório. Este esquema combina as vantagens das correlações para computação e a estabilidade do sistema clássico para gerar as correlações, que é chamado de computação de reservatório óptico correlacionado. Nossos resultados experimentais estão em excelente acordo com os cálculos teóricos, demonstrando a solidez e viabilidade do esquema. Nossa proposta abre uma nova avenida para a computação de reservatório aprimorada, que beneficiará o processamento de informações na era do big data.