Künstliche Intelligenz braucht viel Rechenpower – aber was, wenn wir statt Strom einfach Licht nutzen?
Neuer Weg für KI-Hardware
Ein Forscherteam rund um Liang Feng an der University of Pennsylvania hat einen Chip entwickelt, der KI nicht nur effizient ausführen, sondern sogar selbst trainieren kann – und das mit Licht. Während klassische Chips auf elektrische Transistorschaltungen setzen, nutzt der neue Photonik-Chip Lichtteilchen als Träger und Speicher von Informationen. Die Technik dahinter basiert auf optischen Halbleitern, die mit sogenannten Pumpstrahlen – gezielt eingesetztem Licht – programmiert werden.
Das Besondere: Dieser Chip kann nichtlineare Funktionen darstellen, ein entscheidendes Feature für das Training neuronaler Netze. In der KI bedeutet das, dass Knoten in einem Netzwerk nur dann „feuern“, wenn ein bestimmter Schwellenwert überschritten wird. Genau solche Rechenprozesse ermöglicht der Photonik-Chip – und das mit beeindruckender Energieeffizienz.
Training mit Lichtimpulsen
Die Forscher entwickelten einen Mechanismus, bei dem die Pumpstrahlen je nach Differenz zwischen dem tatsächlichen und dem gewünschten Output die optischen Eigenschaften des Chips feinjustieren. Anders als bei herkömmlichen Chips bleiben die physikalischen Strukturen unverändert – es ist das Licht, das die Arbeit übernimmt.
Das Ergebnis? In Tests erreichte der Chip eine Trefferquote von 96 % beim bekannten Iris-Datensatz. Damit ist klar: Der Ansatz funktioniert nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch.
Potenzial für energieeffiziente KI
Die Technologie steht noch am Anfang, doch das Potenzial ist riesig. Photonik-Chips könnten künftig eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung nachhaltiger KI-Hardware spielen – insbesondere in Bereichen, in denen Energieverbrauch eine große Rolle spielt, etwa bei Edge-Computing oder mobilen Geräten.