Neue Technologie macht KI-Systeme schneller und effizienter
Künstliche Intelligenz (KI) spielt für viele künftige Innovationen eine entscheidende Rolle. Es gibt nur einen Haken: KI-Systeme erfordern hohe Rechenleistungen und verbrauchen dabei enorme Mengen an Energie. Forschende haben nun eine neue Technologie entwickelt, die eine energiesparende und trotzdem schnelle Datenverarbeitung verspricht.
Für ein energieeffizientes KI-System nutzten Forschende erfolgreich die Wechselwirkungen von Lichtquellen in Glasfasern.
Foto: PantherMedia / Zahard (YAYMicro)
Noch steht die KI-Technologie am Anfang, doch Fachleute sind sich einig, dass sie die Basis für zahlreiche zukünftige technische Innovationen bildet. Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz reichen von der Bild- und Videobearbeitung über die Analyse und Auswertung von Umweltdaten, die Fahrzeugindustrie und Robotik bis hin zur Medizin. Im Gesundheitswesen werden KI-gestützte Systeme bereits für die Auswertung bildgebender Verfahren, zur Ressourcenplanung, zur Gesundheitsüberwachung, zur Medikamentenentwicklung und zur Unterstützung bei operativen Eingriffen eingesetzt. Künstliche Intelligenz bildet damit den Schlüsselfaktor für den Fortschritt medizinischer Verfahren.
Neben der großen Bedeutung für die Forschung, hinterlassen große KI-Systeme jedoch einen beträchtlichen ökologischen Fußabdruck. KI-Systeme benötigen große Rechenkapazitäten, um die komplexen Datenmengen verarbeiten zu können. Die Herstellung und der Betrieb von Hochleistungsrechenzentren verbrauchen wiederum große Mengen an Energie und auch Ressourcen. Das Trainieren von großen Sprachmodellen wie ChatGPT beispielsweise verbraucht mehrere Gigawattstunden Strom. Das entspricht einer Menge, die ausreicht, um den Betrieb eines Atomkraftwerks für einige Stunden am Laufen zu halten. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen und einer wachsenden Datenmenge steigt auch der Energiebedarf weiter an.
Forschende des Jenaer Leibniz-Instituts für Photonische Technologien (Leibnitz-IPHT) haben nun eine Technologie entwickelt, die neue Perspektiven für umweltfreundliche KI-Anwendungen und eine computerlose Diagnostik eröffnet. Das Verfahren nutzt Licht für das neuronale Rechnen und orientiert sich dabei an den neuronalen Netzwerken des menschlichen Gehirns. Auf diese Weise wird die Datenverarbeitung nicht nur effizienter, sondern auch schneller.
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Licht als Lösung für energieeffiziente KI-Systeme
Das Verfahren, das die Forschenden vom Jenaer Leibnitz-IPHT für energieeffiziente Rechensysteme entwickelt haben, basiert auf einzigartigen Wechselwirkungen von Lichtwellen in Glasfasern. Glasfasern ermöglichen die Informationsübertragung durch Lichtimpulse. Zudem bieten optische Fasern eine hohe Bandbreite und können große Datenmengen gleichzeitig übertragen. Dies ist besonders vorteilhaft für KI-Anwendungen, da sie große Mengen an Daten verarbeiten müssen.
„Mit einer einzigen optischen Faser bilden wir die Rechenleistung verschiedenster neuronaler Netzwerke nach”, sagt Mario Chemnitz des Jenaer Leibnitz-IPHT. „Dieses System macht es möglich, enorme Datenmengen in Zukunft schnell und effizient zu verarbeiten, indem es die einzigartigen physikalischen Eigenschaften von Licht nutzt.“
Lichtfrequenzen übertragen Informationen
Um zu verstehen, wie durch das Mischen von Lichtfrequenzen Informationen übertragen werden können, gilt es genauer hinzusehen: Informationen wie Bilder oder Töne werden in Form von Pixelwerten oder Frequenzkomponenten auf die Farbkanäle ultrakurzer Lichtimpulse übertragen. Anschließend transportieren die Lichtimpulse die Informationen durch die Faser. Hier werden sie miteinander verstärkt, kombiniert oder abgeschwächt. Am Ausgang der Faser entstehen so neue Farbkombinationen, die Aufschluss über die Art oder den Kontext der übertragenen Daten geben. Auf diese Weise können die Farbkanäle beispielsweise verraten, welche Objekte in Bildern zu sehen sind, oder ob eine Krankheit vorliegt.
„Man kann sich vereinfacht vorstellen, dass Pixelwerte in unterschiedliche Intensitäten der Grundfarben übersetzt werden – das heißt, je nach Wert etwas mehr Rot oder weniger Blau“, erläutert Mario Chemnitz. „In der Faser vermischen sich diese Grundfarben dann zum ganzen Spektrum des Regenbogens. Der Ton unseres gemischten Lilas im Regenbogen beispielsweise verrät uns nun viel über die Daten, die unser System verarbeitet hat.“
Umweltfreundlich KI-Systeme
Die neue Methode der Forschungsgruppe wurde bereits erfolgreich zur Diagnose von COVID-19-Infektionen durch Stimmproben und zur Erkennung von handgeschriebenen Ziffern eingesetzt. Somit eröffnet das Verfahren, das Licht für das neuronale Rechnen nutzt, neue Perspektiven für umweltfreundlichere KI-Anwendungen sowie für computerlose Diagnostik und intelligente Mikroskopie. Insgesamt kann die Datenübertragung per Licht die Leistung, Effizienz und Zuverlässigkeit von KI-Systemen verbessern und dazu beitragen, ihre Anwendungsmöglichkeiten zu erweitern. „Wir sind die Ersten, die zeigen konnten, dass ein derart farbenfrohes Wechselspiel von Lichtwellen in optischen Fasern eine direkte Klassifikation von komplexer Informationen ermöglicht – ohne weitere intelligente Software“, sagtMario Chemnitz.
Das Forschungsteam verfolgt nun das Ziel, intelligente Sensorsysteme und Mikroskope ohne Computer zu entwickeln und Verfahren für Green Computing zu erforschen, um den ökologischen Fußabdruck von KI-Systemen weiter zu reduzieren.
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