In einer bahnbrechenden Entwicklung, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz neu gestalten könnte, haben Forscher gezeigt, dass Glasfasern – dieselbe Technologie, die unser Internet nach Hause bringt – schon bald Silizium als Grundlage für KI-Verarbeitungssysteme ablösen könnten.
Die gemeinsame Studie unter der Leitung von Dr. Mathilde Hary von der Universität Tampere in Finnland und Dr. Andrei Ermolaev von der Université Marie et Louis Pasteur in Frankreich hat gezeigt, dass intensive Laserpulse, die durch ultradünne Glasfasern geleitet werden, KI-ähnliche Berechnungen mit Geschwindigkeiten durchführen können, die tausendfach schneller sind als bei herkömmlicher Elektronik.
"Anstatt konventionelle Elektronik und Algorithmen zu verwenden, erfolgt die Berechnung durch die Ausnutzung der nichtlinearen Wechselwirkung zwischen intensiven Lichtpulsen und dem Glas", erklären Hary und Ermolaev. Ihr System setzt einen von neuronalen Netzen inspirierten Ansatz namens Extreme Learning Machine um und erreicht nahezu den Stand der Technik bei Aufgaben wie der Bilderkennung – und das in weniger als einer Billionstel Sekunde.
Der Durchbruch adressiert eine wachsende Herausforderung in der KI-Entwicklung: Während Modelle immer komplexer werden, stoßen traditionelle, siliziumbasierte Systeme bei Bandbreite, Datendurchsatz und Energieverbrauch an ihre Grenzen. Durch die Nutzung von Licht anstelle von Elektrizität könnte dieser optische Computing-Ansatz die Verarbeitungsgeschwindigkeit dramatisch erhöhen und gleichzeitig den Strombedarf senken – ein entscheidender Fortschritt, da Rechenzentren mit dem steigenden Energiebedarf von KI-Systemen zu kämpfen haben.
Die Modelle der Forscher zeigen, wie Faktoren wie Dispersion, Nichtlinearität und sogar Quantengeräusche die Leistung beeinflussen und liefern essenzielles Wissen für die Entwicklung der nächsten Generation hybrider optisch-elektronischer KI-Systeme. "Diese Arbeit zeigt, wie Grundlagenforschung in der nichtlinearen Faseroptik neue Ansätze für das Computing ermöglichen kann. Durch die Verbindung von Physik und maschinellem Lernen eröffnen wir neue Wege zu ultraschneller und energieeffizienter KI-Hardware", so die Projektleiter.
Für die Zukunft planen die Teams, optische Systeme auf Chips zu entwickeln, die außerhalb des Labors in Echtzeit arbeiten können. Potenzielle Anwendungen reichen von Echtzeit-Signalverarbeitung über Umweltüberwachung bis hin zu Hochgeschwindigkeits-KI-Inferenz – Fähigkeiten, die Branchen von der Telekommunikation bis zu autonomen Fahrzeugen transformieren könnten. Die Forschung wird vom Forschungsrat Finnlands, der französischen Nationalen Forschungsagentur und dem Europäischen Forschungsrat gefördert.