Photonik als Plattform für KI
Optische Technologien bieten ein enormes Potenzial für zukünftige KI-Systeme.
Ein internationales Forscherteam aus den USA, Frankreich, Deutschland und der Schweiz zeigt den Weg von optischen neuronalen Netzen und Realisierungen des optischen Rechnens der letzten fünfzig Jahre auf und beschreibt die Entwicklungen bis hin zu Anwendungen der photonischen künstlichen Intelligenz. Dazu bündelten die Forscher ihre Expertise auf den Gebieten der optischen neuronalen Netze, des optischen Lernens und des photonischen Rechnens. Das Team um Cornelia Denz vom Institut für Angewandte Physik der Universität Münster erörterte dabei vielversprechende Entwicklungen und Herausforderungen für zukünftige photonische künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen der nächsten Generation in den Bereichen Wissensrepräsentation, Lernen, Planung und Wahrnehmung.
In der von Maschinen demonstrierten Intelligenz agieren intelligente Agenten: Sie nehmen ihre Umgebung wahr und führen Handlungen aus, um ihre Chance zu erhöhen, ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Viele dieser Aufgaben erfordern zum Lernen oder zur Verarbeitung riesiger Datenmengen eine gleichzeitige, schnelle und energiesparende Ausführung. Die Optik spielt in diesem Zusammenhang eine wesentliche Rolle: Das optische Rechnen ist einerseits in der Lage, die Bedürfnisse der künstlichen Intelligenz zu erfüllen. Andererseits bietet es zahlreiche Ansätze für bildbasierte und visuelle Umsetzungen der künstlichen Intelligenz.
Besonders wenn es um das „deep learning“ mit mehreren Schichten eines neuronalen Netzes der künstlichen Intelligenz geht, ist die Optik vorteilhaft, da sie auf natürliche Weise Millionen von Daten parallel verarbeitet. Die Bilderkennung und -filterung sowie die parallelisierte Matrix-Multiplikation machen die Optik und Photonik zu idealen Kandidaten für den Einsatz künstlicher Intelligenz. So können zum Beispiel lineare optische Elemente als Nebenprodukt der Licht-Materie-Wechselwirkung oder der Lichtausbreitung mit Lichtgeschwindigkeit Faltungen, Fourier-Transformationen, Zufallsprojektionen und viele andere Operationen ohne jeden Aufwand berechnen.
„Da diese Operationen die grundlegenden Bausteine jeder tiefen neuronalen Netzwerkarchitektur sind, die die meisten modernen visuellen Rechenalgorithmen antreiben, birgt die Photonik ein enormes Transformationspotenzial für zukünftige Systeme der künstlichen Intelligenz. In den letzten zwanzig Jahren hat die Entwicklung optischer Komponenten zu einer räumlichen und zeitlichen Auflösung geführt, die visuelle Computeranwendungen mit Photonik wesentlich vielseitiger macht als ihre elektronischen Pendants“, sagt Cornelia Denz.
WWU Münster / JOL
