PyTorch compile désormais directement vers des instructions matérielles photoniques. Au lieu d’exécuter des opérations matricielles sur silicium, vous générez des signaux de contrôle pour des systèmes de calcul optique—en manipulant des motifs d’interférence de la lumière pour réaliser des opérations sur des tenseurs. Le compilateur traduit des modules standard de torch.nn en configurations de circuits photoniques, en gérant le mappage entre les poids numériques et les modulateurs optiques analogiques. Cela comble l’écart entre l’entraînement en logiciel et l’inférence sur des accélérateurs photoniques, qui pourraient, en théorie, réduire de façon drastique la consommation d’énergie pour l’algèbre linéaire à grande échelle. Défi clé : le bruit de quantification et la dérive thermique dans les composants optiques, mais s’ils parviennent à maîtriser la correction d’erreurs, cela pourrait rendre le ML photoniques réellement pratique, au-delà des simples démonstrations en laboratoire.