Photonik-Chip kann KI trainieren
An der University of Pennsylvania haben Forscher einen programmierbaren photonischen KI-Chip entwickelt, der neuronale Netze energiesparend trainieren kann.
Das Team um Liang Feng forscht an energiesparenden photonischen Chips. Jetzt konnte es mit einem auf Licht reagierenden Halbleiter einen KI-Chip verwirklichen, den sie obendrein mit Licht schalten, um darauf ein neuronales Netz zu trainieren.
(Bild: Feng/University of Pennsylvania)
Ein Forscherteam um Liang Feng hat einen Chip vorgestellt, der anstelle von Transistorschaltkreisen und elektrischen Strömen auf Optik setzt und Lichtteilchen als Informationsträger und -speicher nutzt. Photonische Chips gelten als energieeffiziente Rechner, die in Zukunft auch KI energiesparend ausführen könnten. Die Besonderheit des programmierbaren photonischen Chips an der University of Pennsylvania liegt darin, dass er über lineare Zusammenhänge hinaus auch nichtlineare Funktionen abbilden kann. Diese Fähigkeit ist entscheidend für das Training von KI-Anwendungen. Deren zugrunde liegende neuronale Netze zeichnen sich unter anderem dadurch aus, dass einzelne Knoten nur dann feuern, wenn ihr Input den eingestellten Schwellwert überschreitet – eine nichtlineare Funktion.
Der Chip verarbeitet nicht nur Signallicht, das als Input eingespeist wird und in veränderter Form schließlich den Output liefert. Wesentlich ist, dass die optischen Elemente des photonischen Chips aus einem Halbleiter bestehen, der auf Licht reagiert. Durch Lichtstrahlen, die senkrecht auf den Chip ausgerichtet sind, sogenannte Pump-Strahlen, lassen sich diese Bauelemente also schalten. Mit dieser Funktion realisierten die Forscher Trainingsalgorithmen für das implementierte neuronale Netz: Abhängig vom Output des Signallichts und der Differenz zum gewünschten Verhalten variierten und verfeinerten die Pumpstrahlen schrittweise die Einzelparameter des neuronalen Netzes.
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Der Chip selbst wird bei dieser Anpassung nicht verändert, sondern lediglich die photonischen Eigenschaften seiner optischen Elemente, wie Feng auf der Projektseite ausführt. Es handele sich damit um den ersten programmierbaren photonischen Chip für nichtlineare Funktionen. In Tests erreichte das Projektteam mit seinem neuartigen KI-Chip nach dem Training eine Trefferquote von 96 Prozent bei der Unterscheidung unterschiedlicher Gattungen im sogenannten Schwertlilien-Datensatz (Iris flower data set).
(agr)
