Photonische Schaltkreise sind für alle Anwendungen interessant, bei denen es darum geht, Daten sehr schnell und ohne großen Energieaufwand zu verarbeiten. Denn in ihnen arbeiten Lichtteilchen statt Elektronen. Dies öffnet das Tor für völlig neue optische Rechnerarchitekturen, die nicht wie traditionelle elektronische Computer arbeiten, sondern der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind.
Rechnen nach Vorbild des Gehirns
Der Schwerpunkt unserer Arbeitsgruppe liegt in der Entwicklung und Verbesserung dieser Rechenarchitekturen. Die von der Bau- und Arbeitsweise des menschlichen Gehirns inspirierten neuromorphen Rechner sind wichtig, um Hardware für die Künstliche Intelligenz (KI) bereitzustellen. KI-Anwendungen sind bereits in vielen Bereichen unseres Alltags angekommen. Sie helfen beispielsweise bei der Spracherkennung, verschlüsseln Daten auf dem Smartphone, unterstützen Suchfunktionen, dienen zur Mustererkennung im Internet und sind unerlässlich für die Sicherheit beim autonomen Fahren.
All diese Anwendungen stellen herkömmliche elektronische Rechner vor enorme Herausforderungen, weil bei ihnen die Datenspeicherung und Datenverarbeitung getrennt erfolgen. Diese Art der elektronischen Architektur macht es notwendig, Daten kontinuierlich über spezielle Systeme, sogenannte Bussysteme, auszutauschen, was zu einer sequenziellen Taktung führt und den Datendurchsatz begrenzt.
Viele Freiheitsgrade – ein Rechenschritt
Das menschliche Gehirn geht mit Daten vollkommen anders um: Sie werden lokal mit sehr hoher Parallelität verarbeitet, die Verarbeitung erfolgt zudem oft analog, also kontinuierlich, und nicht digital, also in Stufen. Das ist für alle Rechenoperationen wichtig, die in der KI benötigt werden. Die von uns erforschten „photonischen neuromorphen Rechner“ versprechen, diese hohen Ansprüche zu erfüllen.
Photonische neuromorphe Rechner benutzen Licht, um Additionen und Multiplikationen als elementare mathematische Rechenoperationen durchzuführen. Die eigentliche Rechenaufgabe wird in die Codierung der miteinander zu verrechnenden Zahlen sowie in die Messung des Ergebnisses übersetzt. Photonische neuromorphe Rechner können dies in einem einzigen Schritt erledigen, weil Lichtteilchen im Unterschied zu Elektronen viele Freiheitsgrade aufweisen, die eine inhärente, gleichzeitige Datenverarbeitung zulassen – das ist der besondere Charme optischer Rechenverfahren.
