Neuer Photonenchip trainiert KI in Lichtgeschwindigkeit
US-Forschende entwickeln Chip, der neuronale Netze nur mit Licht trainiert. Er spart Energie, beschleunigt KI und ist flexibel programmierbar.
KI-Training mit Lichtgeschwindigkeit: Penn-Ingenieure entwickeln neuartigen Chip.
Foto: PantherMedia / monsit
Ingenieurinnen und Ingenieure der University of Pennsylvania haben einen Chip entwickelt, der neuronale Netze mit Licht trainiert. Das System verzichtet auf Strom für Berechnungen und nutzt stattdessen kontrollierte Lichtstrahlen. Diese Technik könnte die KI-Entwicklung beschleunigen, Energie sparen und den Weg zu vollständig lichtbetriebenen Computern ebnen.
Inhaltsverzeichnis
Ein neuer Ansatz für das KI-Training
Künstliche Intelligenz (KI) braucht heute vor allem eines: Rechenpower. Bisher übernehmen elektronische Chips diese Arbeit, wobei sie viel Energie verbrauchen. Forschende der University of Pennsylvania (Penn Engineering) haben nun einen völlig neuen Weg gefunden. Sie haben einen Chip entwickelt, der KI-Modelle mit Licht trainiert – ohne den Umweg über stromhungrige Elektronik.
Ihr Chip ist photonisch, das heißt, er nutzt Lichtstrahlen für seine Rechenoperationen. In der Fachzeitschrift Nature Photonics berichten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, wie sie nichtlineare mathematische Berechnungen allein durch Lichtmanipulation ermöglicht haben. Liang Feng, Professor für Materialwissenschaften und Elektrotechnik an der Penn, fasst die Idee so zusammen: „Unser Ziel war es, dies erstmals in der Photonik zu realisieren.“
Warum Nichtlinearität entscheidend ist
Künstliche neuronale Netze bilden die Grundlage moderner KI-Systeme. Sie orientieren sich am biologischen Vorbild, bei dem Neuronen erst feuern, wenn ein bestimmter Schwellenwert überschritten wird. Diese „Nichtlinearität“ macht komplexes Lernen überhaupt erst möglich.
Fehlt diese Eigenschaft, bleibt ein neuronales Netz auf einfache, lineare Operationen beschränkt. Das Hinzufügen weiterer Schichten bringt dann keinen Lernvorteil. Ohne Nichtlinearität wäre eine KI kaum leistungsfähiger als ein einfacher Taschenrechner.
Zwar existieren bereits photonische Chips, die lineare Rechnungen durchführen können. Doch die Umsetzung nichtlinearer Funktionen allein mit Licht galt bisher als ungelöst. Tianwei Wu, Erstautor der Studie, erklärt: „Ohne nichtlineare Funktionen können photonische Chips keine tiefen Netzwerke trainieren oder wirklich intelligente Aufgaben ausführen.“
Wie Licht Licht steuert
Der neue Chip setzt auf ein besonderes Halbleitermaterial, das auf Lichtstrahlen reagiert. Durch dieses Material wird ein Lichtstrahl geschickt, der die zu verarbeitenden Daten trägt – das sogenannte Signallicht. Gleichzeitig strahlt ein zweiter Lichtstrahl, das Pumplicht, von oben auf das Material.
Die Aufgabe des Pumplichts: Es verändert die Eigenschaften des Materials in Echtzeit. So wird gesteuert, wie stark das Signallicht absorbiert, verstärkt oder weitergeleitet wird. Durch die Form und Intensität des Pumpstrahls lassen sich verschiedene nichtlineare Funktionen programmieren.
Feng beschreibt es so: „Wir verändern nicht die Struktur des Chips. Wir verwenden Licht selbst, um Muster im Material zu erzeugen, die dann die Bewegung des Lichts durch das Material verändern.“
Das Resultat ist ein rekonfigurierbares System. Der Chip kann unterschiedlichste mathematische Funktionen übernehmen, einfach indem das Pumplicht angepasst wird. Das macht ihn extrem flexibel und lernfähig.
Lichtgeschwindigkeit beim Lernen
Um den neuen Chip zu testen, ließen die Forschenden ihn typische Aufgaben aus dem Bereich des maschinellen Lernens bearbeiten. Dabei zeigte sich: Der photonische Chip erreichte eine Genauigkeit von über 97 % bei der Klassifikation nichtlinearer Entscheidungsgrenzen. Beim bekannten Iris-Datensatz, einem Standardtest im maschinellen Lernen, lag die Treffergenauigkeit sogar bei über 96 %.
Wichtig: Diese Ergebnisse wurden ohne den Einsatz elektronischer Bauteile erzielt. Der Chip verbraucht deutlich weniger Energie und arbeitet wesentlich schneller, da Licht sich fast verzögerungsfrei durch das Material bewegt.
Ein weiterer bemerkenswerter Befund: Nur vier nichtlineare Verbindungen auf dem photonischen Chip entsprachen in ihrer Leistung zwanzig elektronischen Verbindungen herkömmlicher Systeme. Das zeigt, welches Potenzial in der photonischen Technik steckt.
Der Chip als leere Leinwand
Ein großer Vorteil des neuen Systems liegt in seiner Flexibilität. Frühere photonische Chips mussten bei der Herstellung genau auf ihre Aufgaben zugeschnitten werden. Eine spätere Anpassung war kaum möglich.
Der Chip aus Penn startet dagegen als leeres Medium. Mit dem Pumplicht lassen sich jederzeit neue „Programme“ in das Material schreiben. Feng spricht deshalb von einem „feldprogrammierbaren photonischen Computer“. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, KI-Systeme flexibel und effizient mit Licht weiterzuentwickeln.
Zukunftsperspektiven der Photonentechnologie
Noch konzentriert sich die Technik auf polynomiale Funktionen – mathematische Formeln, die bereits große Teile moderner KI-Modelle abdecken. Doch die Forschenden planen schon den nächsten Schritt: exponentielle, logarithmische oder inverse Funktionen könnten bald ebenfalls allein mit Licht abgebildet werden.
Gelingt dies, könnten photonische Systeme auch sehr komplexe Aufgaben bewältigen, etwa das Training großer Sprachmodelle wie ChatGPT.
Darüber hinaus bietet der neue Chip eine Antwort auf eines der größten Probleme heutiger KI-Infrastruktur: den enormen Energieverbrauch. Durch den Einsatz von Licht statt Strom könnten Rechenzentren der Zukunft wesentlich sparsamer arbeiten.
Feng zieht eine interessante Parallele: „Penn ist der Geburtsort von ENIAC, dem ersten digitalen Computer der Welt – dieser Chip könnte der erste echte Schritt in Richtung eines photonischen ENIAC sein.“
Ein Beitrag von:
