Die Rückkehr der optischen Computer
Das Rechnen mit Licht könnte sich angesichts der im Big-Data-Betrieb anfallenden Datenmengen bald wieder lohnen.
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Weltweit arbeiten Forscher an Alternativen zu Spezialchips für maschinelles Lernen, die schneller sind und sehr viel weniger Energie verbrauchen. Ein Ansatz sind optische Chips, die jüngst für beträchtliches Aufsehen gesorgt haben. An sich sind optische Rechner nicht neu. Bereits in den 1960er-Jahren forschten Wissenschaftler daran, berichtet Technology Review in seiner April-Ausgabe ("Laserschwert für Big Data"), die ab Donnerstag im Handel ist sowie online bestellt werden kann.
Die Lichtrechner eigneten sich jedoch nur für spezielle Anwendungen wie Mustererkennung. Sie detektierten etwa Teilchenspuren in Teilchenbeschleunigern oder erkannten feindliche Panzer auf Satellitenbildern. Weil sich aber der universell einsetzbare Computer rasant entwickelte und solche Aufgaben ebenfalls effizient löste, gerieten Lichtrechner ins Hintertreffen. 2017 stellten US-Forscher nun ein neuronales Netz auf einem photonischen Chip vor.
Durch seine Leiterbahnen fließen keine Elektronen, sondern Lichtwellen. Der Chip erkennt Vokale in gesprochener Sprache, und das recht zuverlässig, wie die Forscher um Yichen Shen vom Massachusetts Institute of Technology im Fachmagazin "Nature Photonics" schrieben.
Die Demonstration hat verschiedene Investoren offenbar derart überzeugt, dass sie gleich zu zwei neuen Start-ups führte: Shen gründete Lightelligence und konnte zehn Millionen Dollar Risikokapital einsammeln. Größter Investor ist Baidu Ventures, eine Investmenttochter des chinesischen Internetriesen Baidu. Sein ehemaliger Kollege Nicholas Harris gründete Lightmatter mit elf Millionen Dollar Startkapital.
Ob die beiden US-Start-ups das Rennen machen, ist also noch offen. Zumal ihnen ein britischer Konkurrent bereits ein Stück voraus ist: Das Start-up Optalysys, das einen optischen Spezialchip für die Suche in Gendaten entworfen hat, kann bereits auf erste Tests verweisen.
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(bsc)
