Ein vom Politecnico di Milano entwickelter Chip enth\u00e4lt einen Photonik-Beschleuniger, der Berechnungen in einem Milliardstel einer Sekunde (0,1 Nanosekunden) erm\u00f6glicht. Diese photonischen Prozessoren, die auf Silizium-Mikrochips mit einer Gr\u00f6\u00dfe von nur wenigen mm2 integriert sind, k\u00f6nnen nun zum Aufbau photonischer neuronaler Netze verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n
Neuronale Netze sind verteilte Rechenstrukturen, die sich an der Struktur eines biologischen Gehirns orientieren und darauf abzielen, kognitive Leistungen zu erzielen, die mit denen des Menschen vergleichbar sind, jedoch in viel k\u00fcrzerer Zeit. Diese Technologien bilden heute die Grundlage f\u00fcr Systeme des maschinellen Lernens und der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die ihre Umgebung wahrnehmen und ihr eigenes Verhalten anpassen k\u00f6nnen, indem sie die Auswirkungen fr\u00fcherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten. Sie werden in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt, z. B. bei der Sprach- und Bilderkennung und -synthese, beim autonomen Fahren und bei Augmented-Reality-Systemen, in der Bioinformatik, bei der genetischen und molekularen Sequenzierung und bei Hochleistungsrechnertechnologien.<\/p>\n\n\n\n
Im Gegensatz zu konventionellen Computern m\u00fcssen neuronale Netze, um komplexe Funktionen ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen, zun\u00e4chst mit einer gro\u00dfen Menge an bekannten Informationen “trainiert” werden, die das Netz dann durch Lernen aus Erfahrung anpasst. Das Training ist ein \u00e4u\u00dferst energieaufw\u00e4ndiger Prozess, und mit zunehmender Rechenleistung steigt der Verbrauch der neuronalen Netze sehr schnell an und verdoppelt sich etwa alle sechs Monate.<\/p>\n\n\n\n
Photonische Schaltkreise sind eine aufstrebende Technologie f\u00fcr neuronale Netze, da sie den Bau energieeffizienter Recheneinheiten erm\u00f6glichen. Das Politecnico di Milano arbeitet seit Jahren an der Entwicklung programmierbarer photonischer Prozessoren, die auf Silizium-Mikrochips mit einer Gr\u00f6\u00dfe von nur wenigen mm2 integriert sind und im Bereich der Daten\u00fcbertragung und -verarbeitung eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n
“Ein k\u00fcnstliches Neuron muss wie ein biologisches Neuron elementare mathematische Operationen wie Addition und Multiplikation ausf\u00fchren”, sagt Francesco Morichetti, Leiter des Photonic Devices Lab des Politecnico di Milano. “Aber in einem neuronalen Netzwerk, das aus vielen dicht miteinander verbundenen Neuronen besteht, steigen die Energiekosten f\u00fcr diese Operationen exponentiell an und werden schnell unerschwinglich. Unser Chip enth\u00e4lt einen photonischen Beschleuniger, der es erm\u00f6glicht, Berechnungen mit Hilfe eines programmierbaren Gitters aus Silizium-Interferometern sehr schnell und effizient durchzuf\u00fchren. Die Berechnungszeit entspricht der Transitzeit des Lichts in einem Chip von einigen Millimetern Gr\u00f6\u00dfe, wir sprechen also von weniger als einer Milliardstel Sekunde”.<\/p>\n\n\n\n
“Die Vorteile photonischer neuronaler Netze sind seit langem bekannt, aber eines der fehlenden Elemente, um ihr Potenzial voll auszusch\u00f6pfen, war das Training des Netzes”, f\u00fcgt Andrea Melloni, Direktor von Polifab, dem Mikro- und Nanotechnologiezentrum des Politecnico di Milano, hinzu. “Das ist so, als h\u00e4tte man einen leistungsstarken Taschenrechner, w\u00fcsste aber nicht, wie man ihn benutzt. In dieser Studie haben wir Trainingsstrategien f\u00fcr photonische Neuronen eingef\u00fchrt, die denen f\u00fcr herk\u00f6mmliche neuronale Netze \u00e4hneln. Das photonische ‘Gehirn’ lernt schnell und genau und kann eine Pr\u00e4zision erreichen, die mit der eines herk\u00f6mmlichen neuronalen Netzes vergleichbar ist, jedoch schneller und mit erheblichen Energieeinsparungen. Dies sind alles Bausteine f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz und Quantenanwendungen.<\/p>\n\n\n\n
Neben den Anwendungen im Bereich der neuronalen Netze kann dieses Ger\u00e4t als Recheneinheit f\u00fcr zahlreiche Anwendungen eingesetzt werden, bei denen eine hohe Rechenleistung erforderlich ist, z. B. f\u00fcr Grafikbeschleuniger, mathematische Koprozessoren, Data Mining, Kryptographie und Quantencomputer.<\/p>\n\n\n\n
Das Politecnico di Milano arbeitet an dieser Forschung mit dem Photonic Devices Lab und mit Polifab, dem Mikro- und Nanotechnologiezentrum der Universit\u00e4t.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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