Licht-Prozessor erkennt Vokale

Cambridge (USA) - Supercomputer nähern sich der enormen Rechenleistung von bis zu 200 Petaflops, also 200 Millionen Milliarden Rechenoperationen pro Sekunde. Dennoch hinken sie der Effizienz von menschlichen Gehirnen vor allem wegen ihres hohen Energiebedarfs weit hinterher. Ein Prozessor auf der Basis von nanophotonischen Modulen legt nun die Basis für extrem schnelle und sparsame künstliche neuronale Netzwerke. Wie die amerikanischen Entwickler in der Fachzeitschrift „Nature Photonics“ berichten, konnte ihr Prototyp allein mit Lichtpulsen Rechenoperationen mit einer Rate von mehr als 100 Gigahertz durchführen.

„Wir haben den essentiellen Baustein für ein optisches neuronales Netzwerk geschaffen, aber noch nicht ein komplettes System“, sagt Yichen Shen vom Massachusetts Institute of Technology in Cambridge. Der nanophotonische Prozessor, den Shen gemeinsam mit seinen Kollegen entwickelt hat, besteht aus 56 Interferometern, in denen Lichtwellen in Wechselwirkung treten und nach einer gegenseitigen Überlagerung Interferenzmuster bilden. Diese Module eignen sich zur Messung der Phase einer Lichtwelle zwischen Wellenberg und Wellental, können aber auch zur gezielten Veränderung dieser Phase verwendet werden. In dem Prototyp-Prozessor wurden diese Interferometer, die einzeln prinzipiell einem Neuron in einem neuronalen Netzwerk entsprechen, in einer Kaskade angeordnet.

Nachdem die Forscher ihr Konzept vorab mit aufwendigen Modellen simuliert hatten, überprüften sie es auch praktisch mit einem Algorithmus zur Erkennung von Vokalen. Das Prinzip des photonischen Prozessors: Ein gesprochener, für das System unbekannter Vokal wird einem Lichtsignal eines Lasers mit spezifischer Wellenlänge und Amplitude zugeordnet. Eingespeist in die Interferometer-Kaskade tritt dieses Lichtsignal mit weiteren zusätzlich eingespeisten Laserpulsen in Wechselwirkung und es entstehen in jedem Interferometer unterschiedliche Interferenzmuster. Zum Abschluss dieser extrem schnellen Prozesse wird das resultierende Lichtsignal mit einem empfindlichen Photodetektor nachgewiesen und über ein Analyseprogramm wieder einem Vokal zugeordnet. Diese Zuordnung ergab, dass das rein optische System den Laut in 138 von 180 Testläufen korrekt identifizieren konnte. Zum Vergleich führten die Forscher die Lauterkennung auch mit einem konventionellen elektronischen Computer durch, der eine etwas höhere Trefferquote erzielte.

Von einem photonischen Licht-Computer, der extrem schnell eine zuverlässige Spracherkennung durchführen oder gar noch komplexere Probleme lösen könnte, ist dieses System noch weit entfernt. Aber Shen und Kollegen halten es für möglich, aus ihren nanophotonischen Bausteinen künstliche neuronale Netzwerke mit etwa 1000 Neuronen zu bauen. Im Unterschied zu elektronischen Schaltkreisen herkömmlicher Computer soll der Energiebedarf um bis zu zwei Größenordnungen geringer ausfallen. Dieser Ansatz gehört damit zu den derzeit vielversprechendsten, um in Zukunft mit der Leistungsfähigkeit lebender Gehirne konkurrieren zu können.