Os pesquisadores desenvolveram um novo sistema holográfico de armazenamento de dados que combina três propriedades principais da luz – amplitude, fase e polarização – para registrar e recuperar informações em três dimensões. Ao usar todos os três juntos, o método permite que muito mais dados sejam armazenados no mesmo espaço, fornecendo uma solução potencial para a crescente demanda global por 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 utiliza luz laser para incorporar informações em todo o volume de um material. Ele cria vários padrões de luz sobrepostos no mesmo espaço, o que aumenta significativamente a capacidade de armazenamento e permite 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, uma combinação dessas duas dimensões”, disse Xiaodi Tan, líder da equipe de pesquisa 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 dimensão de informação independente.”
Pesquisa, publicada ópticoA revista do Optica Publishing Group para pesquisas de alto impacto mostra que essa nova técnica pode aumentar a quantidade de informações armazenadas e facilitar sua recuperação.
“Com maior desenvolvimento e comercialização, este tipo de armazenamento de dados holográficos multidimensionais pode permitir centros de dados menores e armazenamento de arquivos em grande escala mais eficiente, bem como aumentar a eficiência do processamento e transmissão de dados”, disse Tan. “Também poderia contribuir para a transmissão segura de dados, criptografia óptica e imagens aprimoradas.”
Usando polarização para expandir a codificação de dados
No armazenamento holográfico, as informações são armazenadas como páginas de dados semelhantes a imagens criadas por padrões de luz laser. A codificação converte os dados digitais nessas páginas, enquanto a decodificação os traduz em informações utilizáveis.
Embora a luz tenha múltiplas propriedades que podem ser usadas para transportar mais dados, combiná-las de forma eficaz tem sido difícil na prática. Para superar isso, os pesquisadores refinaram um método chamado holografia de polarização baseada em tensores, 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 desenvolveu uma técnica de codificação de modulação 3D. Ajustando a intensidade e a fase de dois estados de polarização perpendiculares e aplicando uma técnica de holograma de fase dupla, eles permitiram que um modulador de luz espacial monofásico codificasse simultaneamente amplitude, fase e polarização no campo óptico.
Decodificação AI de dados de luz multidimensionais
A decodificação dessas informações combinadas é um desafio porque os sensores padrão medem apenas a intensidade da luz (amplitude) e não podem detectar diretamente a fase ou a polarização. Para resolver isso, os pesquisadores usaram a teoria da holografia de polarização tensorial com uma rede neural convolucional para recuperar três tipos de dados de imagens de intensidade de dispersão.
A rede neural é treinada usando duas imagens de difração complementares, uma capturada com polarizador vertical e outra sem. Ao analisar essas imagens, o modelo aprende a identificar padrões associados à amplitude, fase e polarização. Isso permite realizar três reconstruções simultâneas, melhorando a densidade de armazenamento e acelerando a transmissão de dados.
Rumo ao armazenamento de dados rápido e de alta capacidade
Após confirmar o conceito, os pesquisadores desenvolveram um sistema compacto capaz de registrar e reconstruir o campo óptico codificado em um material sensível à polarização. Durante o experimento, as imagens de intensidade foram analisadas para identificar assinaturas relacionadas à amplitude, fase e polarização. Estes foram então usados como entrada para a rede neural, permitindo a reconstrução 3D completa usando apenas medições baseadas em intensidade.
“No geral, nossos resultados mostraram que a codificação coletiva multidimensional aumentou significativamente a informação transportada por uma única página de dados holográficos, melhorando assim a capacidade de armazenamento”, disse Tan. “Além disso, a decodificação síncrona da rede neural reduz a necessidade de medições complexas e reconstrução passo a passo, suportando leitura e decodificação mais eficientes. Isso pode permitir um caminho prático para armazenamento de dados holográficos de alta capacidade e alto rendimento.”
O próximo passo para aplicações do mundo real
Os pesquisadores ressaltam que o sistema ainda está em fase de pesquisa e precisa de mais desenvolvimento antes de poder ser utilizado comercialmente. O trabalho futuro se concentrará no aumento dos níveis de cinza usados na codificação para expandir ainda mais a capacidade, bem como na melhoria da estabilidade, uniformidade e repetibilidade a longo prazo dos materiais de gravação.
Eles planejam integrar essa abordagem com técnicas de multiplexação holográfica volumétrica, o que poderia permitir o armazenamento de múltiplas páginas e canais de dados ao mesmo tempo. Fortalecer a integração entre hardware óptico e algoritmos de decodificação será essencial para alcançar uma recuperação de dados mais rápida e confiável em condições reais.
