Durchbruch in der KI: Photonische Chips mit Lichtgeschwindigkeit läuten neue Computerära ein

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Photonische KI-Chips des MIT könnten eine neue Ära in der Computertechnologie einläuten.

Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat einen photonischen Prozessor entwickelt, der ultraschnelle KI-Berechnungen bei minimalem Energieverbrauch ermöglicht. Das System nutzt Licht statt Elektronen, um Berechnungen in Nanosekunden auszuführen und erreicht dabei eine Präzision von mehr als 92 Prozent.

Der neue Prozessor adressiert die wachsenden Anforderungen der KI-Entwicklung, die herkömmliche elektronische Hardware zunehmend an ihre Grenzen bringt. Mit einem optischen neuronalen Netz, das vollständig auf dem Chip integriert ist, bietet die Technologie eine wegweisende Alternative für die Verarbeitung komplexer Daten.

Die revolutionäre Technologie kombiniert lineare Matrixmultiplikationen mit Licht und nichtlineare optische Funktionseinheiten (NOFUs). Diese Architektur ermöglicht sämtliche Berechnungen direkt auf dem Chip, ohne externe Prozessoren. Das System arbeitet dabei fast vollständig optisch und wandelt Signale nur bei der finalen Ausgabe in elektrische Ströme um. Das Resultat: extrem niedrige Latenzzeiten und hohe Energieeffizienz.

Die Einsatzmöglichkeiten der photonischen Prozessoren sind vielfältig und reichen von Lidar-Technologie über Hochgeschwindigkeits-Telekommunikation bis hin zu Echtzeit-Lernsystemen. Ihre Fähigkeit, mit minimaler Energieaufnahme komplexe Berechnungen durchzuführen, eröffnet neue Perspektiven für adaptive Systeme und KI-Anwendungen.

Besonders bemerkenswert ist die Kompatibilität mit etablierten Fertigungsprozessen. Durch die Nutzung bewährter CMOS-Technologie können die Chips kosteneffizient und zuverlässig in Massenproduktion hergestellt werden. Forschende arbeiten bereits an der Integration in Anwendungen wie Kamerasysteme und Telekommunikationseinrichtungen.

Mit dieser bahnbrechenden Entwicklung könnte der photonische Hochgeschwindigkeitsprozessor die Leistungs- und Effizienzgrenzen bisheriger KI-Systeme weit übertreffen. Zukünftige Studien sollen die Skalierbarkeit und Schnittstellen der Technologie weiter optimieren, um noch komplexere Anwendungsszenarien zu ermöglichen.