Hindernisse überwunden... „Lichtgeschwindigkeit“ für künstliche Intelligenz

An diesem Punkt der Stagnation begannen Anwendungen der künstlichen Intelligenz, enorme Rechenleistung zu erfordern. Um dieses Problem zu lösen, arbeiten Wissenschaftler an photonischen Chips als Alternative zur herkömmlichen Elektronik. Diese Chips verarbeiten Daten mithilfe von Licht (Photonen) statt mit Elektrizität und können daher eine höhere Geschwindigkeit und Bandbreite bieten.

Allerdings gibt es seit langem erhebliche Hindernisse für die Realisierung photonischer Chips. Viele dieser Hürden werden nun durch zwei neue Studien überwunden, die in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurden. Beide Studien weisen auf bedeutende Fortschritte hin, die die Integration photonischer Systeme in reale Anwendungen ermöglichen werden.

Photonisches Computing beseitigt Effizienzprobleme wie Widerstand und Wärmeverlust, die in elektrischen Systemen auftreten. Darüber hinaus kann es komplexe mathematische Operationen wie Matrizenmultiplikationen, einen der Grundbausteine ​​der künstlichen Intelligenz, mit hoher Effizienz durchführen.

Allerdings arbeiten photonische Systeme immer noch auf analoger Basis; Dies bedeutet eine geringere Empfindlichkeit im Vergleich zu digitalen elektronischen Systemen. Darüber hinaus kann der Prozess der Umwandlung von Licht in Elektrizität langsam sein. Darüber hinaus wird der Prozess dadurch erschwert, dass es nicht möglich ist, große photonische Schaltkreise mit ausreichender Präzision herzustellen, und dass es an kompatibler Software mangelt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, hat ein Team unter der Leitung von Bo Peng vom in Singapur ansässigen Unternehmen Lightelligence einen neuen photonischen Prozessor namens „Pace“ entwickelt. Pace enthält mehr als 16.000 photonische Komponenten und arbeitet mit geringer Latenz. Dieser Prozessor kann komplexe Aufgaben erfolgreich ausführen und verfügt über die Fähigkeit, grundlegende Probleme wie die photonisch-elektronische Integration und die Softwarekompatibilität zu lösen.

Eine weitere wichtige Entwicklung kam von Nicholas Harris und seinem Team vom US-Unternehmen Lightmatter. Diesem Team gelang es, mit dem von ihnen entwickelten photonischen Prozessor zwei verschiedene Systeme künstlicher Intelligenz auszuführen. Aufgaben wie das Verfassen von Shakespeare-Texten, das richtige Einordnen von Filmkritiken und das Spielen von Atari-Spielen wie Pac-Man wurden erfolgreich bewältigt.

Beide Studien zeigen, dass photonische Chips skalierbar sind und in Zukunft zur Kernhardware für künstliche Intelligenz werden könnten. Experten betonen jedoch, dass bessere Materialien und Designs entwickelt werden müssen, damit diese Technologien effizienter werden.

Diese Entwicklungen signalisieren, dass photonische Technologien nun über die Theorie hinausgehen und sich in nutzbare Hardware für KI-gestützte Anwendungen in der realen Welt entwickeln.