In einem bedeutenden Fortschritt für die Computertechnologie haben europäische Forscher erfolgreich gezeigt, wie Licht – statt Elektrizität – genutzt werden kann, um künstliche Intelligenz mit bisher unerreichter Geschwindigkeit zu berechnen.
Die bahnbrechende Forschung, durchgeführt von Dr. Mathilde Hary von der finnischen Universität Tampere und Dr. Andrei Ermolaev von der französischen Université Marie et Louis Pasteur, zeigt, wie intensive Laserimpulse, die durch ultradünne Glasfasern geleitet werden, die Informationsverarbeitung von KI nachahmen können – jedoch tausendfach schneller als herkömmliche elektronische Systeme.
Die Forscher nutzten eine Rechenarchitektur namens Extreme Learning Machine (ELM), die von neuronalen Netzwerken inspiriert ist. Ihr Ansatz macht sich die nichtlineare Wechselwirkung zwischen intensiven Lichtimpulsen und Glas zunutze, um komplexe Berechnungen durchzuführen. Bei Tests mit dem MNIST-Datensatz handgeschriebener Ziffern erzielte ihr optisches System beeindruckende Genauigkeitsraten von über 91 % im anomalen Dispersionsbereich und 93 % im normalen Dispersionsbereich.
"Diese Arbeit zeigt, wie Grundlagenforschung in der nichtlinearen Faseroptik neue Wege für das Rechnen eröffnen kann", erklären die betreuenden Professoren Goëry Genty und John M. Dudley. "Durch die Verbindung von Physik und maschinellem Lernen eröffnen wir neue Pfade hin zu ultraschneller und energieeffizienter KI-Hardware."
Die Innovation adressiert zentrale Grenzen herkömmlicher Elektronik, die hinsichtlich Bandbreite, Datenübertragungsrate und Stromverbrauch an ihre physischen Grenzen stößt. Da KI-Modelle weiterhin exponentiell wachsen – laut OpenAI verdoppelt sich ihre Größe etwa alle 3,5 Monate –, werden die Energieanforderungen für das Training und den Betrieb dieser Modelle zunehmend untragbar.
Potenzielle Anwendungen dieser lichtbasierten Rechentechnologie reichen von Echtzeit-Signalverarbeitung und Umweltüberwachung bis hin zu Hochgeschwindigkeits-KI-Inferenz. Die Forscher streben an, künftig optische Systeme auf Chips zu realisieren, die außerhalb des Labors in Echtzeit arbeiten können – mit dem Potenzial, Rechenzentren, autonome Fahrzeuge und andere KI-intensive Anwendungen zu revolutionieren.
Das Projekt, gefördert vom Forschungsrat Finnland, der französischen Nationalen Forschungsagentur und dem Europäischen Forschungsrat, markiert einen grundlegenden Wandel im Rechenparadigma. Es könnte helfen, die wachsende Energiekrise im KI-Bereich zu bewältigen und gleichzeitig leistungsfähigere und reaktionsschnellere KI-Systeme zu ermöglichen.