In einem bedeutenden Durchbruch für Hardware im Bereich der künstlichen Intelligenz haben Forscher gezeigt, wie Glasfasern Silizium als Grundlage für die nächste Generation von KI-Verarbeitungssystemen ersetzen könnten.
Die kooperierenden Forschungsteams der Universität Tampere in Finnland und der Université Marie et Louis Pasteur in Frankreich haben erfolgreich demonstriert, dass intensive Laserpulse durch ultradünne Glasfasern KI-ähnliche Berechnungen mit bisher unerreichter Geschwindigkeit durchführen können. Ihre Arbeit, veröffentlicht in Optics Letters, stellt eine neuartige Rechnerarchitektur vor, die als Extreme Learning Machine (ELM) bekannt ist und von neuronalen Netzwerken inspiriert wurde.
"Anstatt herkömmliche Elektronik und Algorithmen zu verwenden, erfolgt die Berechnung durch die Nutzung der nichtlinearen Wechselwirkung zwischen intensiven Lichtpulsen und dem Glas", erklären die Postdoktoranden Dr. Mathilde Hary und Dr. Andrei Ermolaev, die die Studie leiteten. Die Forscher nutzten Femtosekunden-Laserpulse – eine Milliarde Mal kürzer als ein Kamerablitz –, die in einem Bereich eingeschlossen sind, der kleiner als ein Bruchteil eines menschlichen Haars ist, um ihr optisches ELM-System zu demonstrieren.
Dieser Ansatz bietet erhebliche Vorteile gegenüber der traditionellen elektronischen Datenverarbeitung. Während herkömmliche Elektronik hinsichtlich Bandbreite, Datendurchsatz und Energieverbrauch an ihre Grenzen stößt, können Glasfasern Eingangssignale tausendfach schneller verarbeiten und winzige Unterschiede durch nichtlineare Wechselwirkungen verstärken, sodass sie erkennbar werden.
Die Auswirkungen auf die KI sind tiefgreifend. Da KI-Modelle immer größer und energiehungriger werden, treten die Grenzen der elektronischen Verarbeitung zunehmend zutage. Optisches Rechnen könnte eine Lösung bieten, indem es die Verarbeitungsgeschwindigkeit drastisch erhöht und gleichzeitig den Energieverbrauch potenziell senkt – ein entscheidender Aspekt, da KI-Systeme weiter skalieren.
"Durch die Verbindung von Physik und maschinellem Lernen eröffnen wir neue Wege zu ultraschneller und energieeffizienter KI-Hardware", sagt Professor Goëry Genty, einer der Forschungsleiter. Das Team plant, künftig optische Systeme auf Chips zu entwickeln, die in Echtzeit und außerhalb von Laborumgebungen funktionieren können.
Die Forschung, gefördert vom Forschungsrat Finnlands, der französischen Nationalen Forschungsagentur und dem Europäischen Forschungsrat, weist auf potenzielle Anwendungen hin, die von Echtzeit-Signalverarbeitung über Umweltüberwachung bis hin zu Hochgeschwindigkeits-KI-Inferenz reichen. Da die traditionelle, siliziumbasierte Datenverarbeitung an ihre physikalischen Grenzen stößt, könnte dieser Durchbruch im optischen Rechnen die Zukunft der KI-Verarbeitungstechnologie darstellen.