2025年，Nature刊登嘅論文報道咗一種將模擬電子電路、三維自由空間光學傳輸同迭代算子架構整合喺單一裝置入面嘅模擬光學計算機。論文題為“Analog optical computer for AI inference and combinatorial optimization”，作者提出並示範咗一個能夠同時完成AI推理同組合優化嘅混合模擬平台。
文章詳盡描述系統三大基礎模組：以模擬電子實現嘅控制與反饋回路、用於大規模線性映射嘅三維光學部分（光域內嘅並行矩陣運算），以及一套將兩者閉環起嚟以逐步收斂到目標解嘅迭代架構。研究隊冇將光學淨係當一次性加速器，而係透過電子—光學嘅閉環互動，利用迭代步驟喺受噪聲同失配影響嘅模擬器件上「細化」計算結果。
論文保留咗唔少實驗細節：研究者喺自由空間光學路徑中實現咗高維度嘅矩陣‑向量乘法，利用光場嘅空間模式並行承載向量分量；模擬電子電路則負責喺每次迭代後對輸出做縮放、相位調整並反饋返光學模組；整體架構允許喺光域完成大部分線性代數工作，然後透過迭代逐步引入非線性或約束條件，用嚟求解組合優化問題。
喺應用演示方面，論文同時畀出AI推理同組合優化兩類任務嘅原型驗證。喺AI推理方面，作者示範咗將已訓練嘅線性層或近似算子映射到光學子系統後，喺迭代修正下保持可用精度嘅能力；喺組合優化方面，團隊利用光—電混合迭代流程收斂到近優解，並討論咗透過多次迭代同參數調整提升解嘅質量。
作者喺文中強調三點技術意義：一係將「模擬」同「迭代」結合，喺噪聲可控範圍內以更少能耗完成大規模線性運算；二係三維自由空間光學為高並行度提供天然通道，適合處理大規模矩陣；三係閉環電子反饋為系統提供可編程性同誤差修正能力，使同一硬件平台可以喺不同類型任務之間切換。
文章亦無迴避限制：文本提到嘅挑戰包括器件間失配、光學散射同散熱管理，以及如何把實驗室原型工程化成穩定、可大規模部署嘅產品。作者提出嘅路徑包括更嚴格嘅校準流程、噪聲容忍嘅演算法設計，以及與現有數位後端嘅協同工作。
對年輕嘅技術讀者嚟講，呢項工作提供咗一個直觀想像：唔再只係用電子比特「搬運」計算負載，而係把光當成天然嘅並行計算媒介，再用模擬電子去「糾偏」同控制，令AI推理同組合優化兩類通常被視為唔同範疇嘅任務可以喺同一部機器上高效運行。論文以實驗細節同系統架構為核心，既展示咗短期內可行嘅工程路線，亦為長遠將光學加速器推向數據中心或邊緣設備提供思路。
總之，呢篇發表喺2025年嘅研究將「模擬光學+電子閉環+迭代演算法」作為一個整體解決方案呈現，既係物理層面嘅創新，亦會推動軟件同演算法層面對呢類新型硬件嘅適配同優化。