Optische neuronale Netze im Kleinformat
Neue Lasertechnik für Überlegenheit gegenüber herkömmlichen Chips
Ein Forschungsteam der TU Berlin und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in den USA hat den weltweit ersten Chip entwickelt, auf dem mit Hilfe eines „VCSEL“-Lasersystems das neuromorphe Rechnen mit Licht realisiert wird.
Die Chiparchitektur bildet dabei ein „neuronales Netz“, eine Methode der künstlichen Intelligenz (KI), die sich am menschlichen Gehirn orientiert und zum Beispiel der Anwendung ChatGPT zugrunde liegt. Erste Experimente haben demnach ergeben, dass der Chip 100-mal energieeffizienter ist und 20-mal mehr Rechen-Power pro Fläche besitzt als die besten elektronischen Digitalprozessoren.
Mit auf dieser Technik basierenden optischen neuronalen Netzen könnten nicht nur Anwendungen wie ChatGPT einen Sprung in ihrer Leistungsfähigkeit machen – auch der Einsatz von KI in kleinen Endgeräten wie Smartphones wäre damit möglich.
Das Rechnen mit Elektronen ist an seine Grenzen gelangt. Das in Fachkreisen berühmte Mooresche Gesetz, nach dem sich alle zwei Jahre die Rechenleistung von Computerchips verdoppelt, gilt seit einigen Jahren nicht mehr. Grund dafür ist neben bestimmten Problemen in der allgemeinen Computerarchitektur ein physikalisches Limit: Die zentralen Bausteine von Mikrochips, die Transistoren, lassen sich aus thermodynamischen Gründen nicht beliebig schnell und gleichzeitig energieeffizient schalten.
„Die besten kommerziell erhältlichen Chips haben dieses Limit praktisch schon erreicht“, sagte Professor Dr. Stephan Reitzenstein, Leiter der Arbeitsgruppe „Optoelektronik und Quantenbauelemente“ an der TU Berlin.
Diese physikalische Grenze für die auf Stromfluss basierenden Mikrochips schränke auch die Entwicklung von KI-Anwendungen fundamental ein, erklärte Reitzenstein weiter. „Um etwa mächtigere neuronale Netze zu bauen, können wir nicht einfach mehrere Supercomputer zusammenschalten. Wir brauchen dazu ein kompaktes, leistungsfähiges Gesamtsystem.“
Einen Ausweg habe die Wissenschaft bereits gefunden: Weltweit forschen Arbeitsgruppen am Rechnen mit Licht. Anstelle von Elektronen werden dabei Lichtteilchen, die Photonen, durch lichtleitende Materialien und Strukturen in den Chips geführt. Über physikalische Effekte können sie sich gegenseitig beeinflussen und so mathematische Operationen mit hoher Geschwindigkeit und auf kleinem Raum ermöglichen. Für die KI besonders interessant sind die optischen neuronalen Netze (ONN). Für diese werden die künstlichen Neuronen als Strukturen bereits auf dem optischen Chip angelegt.
Bislang gab es bei den ONNs allerdings mehrere Herausforderungen. So war die Umwandlung von elektrischen Eingangssignalen in Licht sehr energieaufwendig. Zudem waren die verwendeten Laser – im Gegensatz zu den optischen Strukturen – verhältnismäßig groß und benötigten daher zu viel Raum. Und schließlich waren die optischen Rechner bei bestimmten mathematischen Operationen nicht so leistungsfähig.
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