Lichtbasierte Computerchips

Neue Chiparchitekturen können das Verhalten von Nervenzellen im Gehirn imitieren und die Rechenleistung verfielfachen. Bild: Adobe Stock/vchalup

| von Claas Berlin

Eine Technologie, die wie ein menschliches Gehirn funktioniert? In Zeiten von künstlicher Intelligenz scheint das gar nicht so weit entfernt – zum Beispiel, wenn ein Smartphone Gesichter erkennt. Bei komplexeren Anwendungen stoßen aktuelle Computer jedoch schnell an ihre Grenzen, was unter anderem daran liegt, dass ihre Recheneinheiten und Datenspeicher traditionell voneinander getrennt sind. In diesem Punkt ist das menschliche Denkorgan selbst den leistungsfähigsten Computern noch viele Schritte voraus, denn es verarbeitet und speichert Informationen an derselben Stelle: an den Synapsen. Nanowissenschaftler der Universitäten Münster, Oxford und Exeter haben einen Chip hergestellt, auf dem sich ein Netz aus künstlichen Neuronen erstreckt.

Es arbeitet mit Licht und kann das Verhalten von Nervenzellen im Gehirn nachahmen. Dadurch verarbeitet es Daten um ein Vielfaches schneller als traditionelle Verfahren. Die Mikrochips, an denen die Forscher arbeiten, sind ungefähr so groß wie eine Ein-Cent-Münze. „Dieses integrierte photonische System ist ein experimenteller Meilenstein. Der Ansatz könnte später in vielen Bereichen Anwendung finden, um Muster in großen Datenmengen auszuwerten“, sagt Studienleiter Wolfram Pernice von der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.

Die meisten Ansätze für sogenannte neuromorphe Netzwerke beruhen auf Elektronen, wohingegen optische Systeme, bei denen Photonen zum Einsatz kommen, noch in den Kinderschuhen stecken. Das Prinzip, das die deutschen und britischen Wissenschaftler vorstellen, funktioniert so: Auf den Mikrochips sind Lichtwellenleiter platziert, die Licht übertragen können. Die Lichtwellenleiter bestücken die Wissenschaftler mit sogenannten Phasenwechselmaterialien. Solche Materialien finden heute schon bei Speichermedien wie wiederbeschreibbaren DVDs Anwendung. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie ihre Eigenschaften drastisch verändern – je nachdem, in welchem Phasenzustand sie sich befinden. So wechseln die Materialien zwischen einem kristallinen Zustand, in dem sich ihre Atome auf regelmäßige Weise anordnen, und einem unregelmäßigen amorphen Zustand. Die Phasenveränderung kann durch Licht ausgelöst werden, indem ein Laserstrahl das Material erhitzt.

In ihrer aktuellen Studie gelang es den Forschern erstmals, viele nanostrukturierte Phasenwechselmaterialien zu einem neurosynaptischen Netzwerk zusammenzuschließen. Sie entwickelten einen Chip mit vier künstlichen Neuronen und insgesamt 60 Synapsen. Die in verschiedenen Schichten aufgebaute Struktur des Chips basiert auf der sogenannten Wellenlängenmultiplex-Technik – einem Verfahren, bei dem Licht auf unterschiedlichen Kanälen innerhalb eines optischen Nanoschaltkreises übertragen wird. Um zu testen, inwiefern das System in der Lage ist, Muster zu erkennen, „fütterten“ es die Forscher mit Informationen in Form von Lichtpulsen und wandten zwei verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens an. „Mit unserem System haben wir einen wichtigen Schritt in die Richtung einer Computerhardware gemacht, die sich ähnlich wie Neuronen und Synapsen im Gehirn verhält und die dazu in der Lage ist, reale Aufgaben zu bearbeiten“, so Pernice.

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