Os pesquisadores desenvolveram um novo método holográfico de armazenamento de dados que registra e recupera informações em três dimensões, combinando três propriedades principais da luz – amplitude, fase e polarização. Ao utilizar todos os três juntos, esta abordagem permite que muito mais dados sejam armazenados num único espaço, oferecendo uma solução potencial para a crescente procura global de armazenamento de dados.
Os sistemas de armazenamento tradicionais gravam dados em superfícies planas, como discos rígidos ou discos ópticos. Em contraste, o armazenamento de dados holográficos incorpora informações em todo o volume do material usando luz laser. Isso cria vários padrões de luz sobrepostos no mesmo espaço, o que aumenta muito a capacidade de armazenamento e proporciona uma transferência de dados mais rápida.
“No armazenamento de dados holográficos convencional, a codificação de dados geralmente usa apenas uma dimensão de luz, como amplitude ou fase, ou no máximo combina duas dessas dimensões”, disse o líder da equipe de pesquisa, Xiaoji Tang, da Universidade Normal de Fujian, na China. “Com base no princípio da holografia de polarização, usamos uma arquitetura de aprendizado profundo conhecida como modelo de rede neural convolucional para permitir o uso da polarização como uma medição independente de informações.”
Um estudo publicado em ÓPTICOA revista do Optica Publishing Group para pesquisas de alto desempenho mostra que essa nova técnica pode aumentar a quantidade de informações armazenadas e também facilitar sua localização.
“Com maior desenvolvimento e comercialização, este tipo de armazenamento de dados holográficos multidimensionais poderia permitir centros de dados menores e armazenamento de arquivos em grande escala mais eficiente, bem como melhorar a eficiência do processamento e transmissão de dados”, disse Tan. “Também poderia facilitar uma transmissão de dados mais segura, criptografia óptica e imagens avançadas.”
Usando polarização para estender a codificação de dados
No armazenamento holográfico, as informações são armazenadas como páginas de dados semelhantes a imagens criadas usando padrões de luz laser. A codificação converte os dados digitais nessas páginas e a decodificação os converte novamente em informações utilizáveis.
Embora a luz tenha muitas propriedades que podem ser usadas para transmitir mais dados, na prática combiná-las de forma eficaz tem sido difícil. Para superar isso, os pesquisadores aperfeiçoaram um método chamado holografia de polarização tensorial, que preserva o estado de polarização da luz durante a reconstrução. Isto torna a polarização um canal confiável para armazenar informações adicionais.
Com base neste trabalho, a equipe criou uma estratégia de codificação de modulação 3D. Ajustando a intensidade e a fase dos dois estados de polarização perpendiculares e usando uma técnica de holograma bifásico, eles permitiram que um modulador de luz espacial monofásico co-codificasse amplitude, fase e polarização em um campo óptico.
Decodificação AI de dados de luz multidimensionais
Decifrar essas informações combinadas é difícil porque os sensores padrão medem apenas a intensidade da luz (amplitude) e não podem determinar diretamente a fase ou a polarização. Para resolver este problema, os pesquisadores usaram a teoria da holografia de polarização tensorial juntamente com uma rede neural convolucional para recuperar todos os três tipos de dados de imagens de intensidade de difração.
A rede neural é treinada usando duas imagens de difração adicionais, uma obtida com polarizador vertical e outra sem. Ao analisar essas imagens, o modelo aprende a identificar padrões relacionados à amplitude, fase e polarização. Isto permite que todos os três sejam reconstruídos simultaneamente, melhorando a densidade de armazenamento e aumentando as velocidades de transferência de dados.
Para armazenamento de dados mais rápido e com mais capacidade
Após a prova de conceito, os pesquisadores criaram um sistema compacto capaz de registrar e reconstruir um campo óptico codificado dentro de um material sensível à polarização. Durante os testes, as imagens de intensidade foram analisadas quanto a características relacionadas à amplitude, fase e polarização. Estes foram então usados como entrada para uma rede neural, permitindo uma reconstrução 3D completa usando apenas medições baseadas em intensidade.
“No geral, nossos resultados mostraram que a co-codificação multidimensional aumentou significativamente a quantidade de informações armazenadas em uma única página de dados holográficos, melhorando assim a capacidade de armazenamento”, disse Tan. “Além disso, a decodificação síncrona de redes neurais reduziu a necessidade de medições complexas e reconstrução passo a passo, suportando leitura e decodificação mais eficientes. Isso poderia permitir um caminho prático para armazenamento de dados holográficos de alta capacidade e alta largura de banda.”
As etapas a seguir são para aplicações reais
Os pesquisadores enfatizam que o sistema ainda está em fase de pesquisa e precisa de mais desenvolvimento antes de poder ser utilizado para fins comerciais. O trabalho futuro se concentrará no aumento do nível de cinza usado na codificação para expandir ainda mais a capacidade e na melhoria da estabilidade, uniformidade e repetibilidade a longo prazo dos materiais de gravação.
Eles também planejam integrar esse método com técnicas de multiplexação holográfica volumétrica, o que poderia permitir o armazenamento simultâneo de múltiplas páginas e canais de dados. Fortalecer a integração entre hardware óptico e algoritmos de decodificação será essencial para alcançar uma recuperação de dados mais rápida e confiável em ambientes do mundo real.
