Künstliche Intelligenz (KI) wird immer leistungsfähiger und allgegenwärtiger, doch dieses Wachstum ist mit hohen Energiekosten verbunden. Rechenzentren verbrauchen bereits rund 1,5 % der weltweiten Energie, und diese Zahl steigt jährlich um 12 %. Da KI-Modelle wie ChatGPT immer komplexer werden, wird der Bedarf an Rechenleistung – und Strom – nur noch steigen. Forscher erforschen nun eine radikale Alternative: optische Computer, die Licht statt Elektrizität verwenden, um Berechnungen durchzuführen.
Das Versprechen des optischen Rechnens
Jahrzehntelang blieb das optische Rechnen weitgehend theoretisch. Die Herausforderung besteht darin, die Logikgatter herkömmlicher Computer mit Photonen statt mit Elektronen nachzuahmen. Im Gegensatz zu Elektrizität bewegt sich Licht natürlicherweise in geraden Linien, was es schwierig macht, die für eine komplexe Datenverarbeitung erforderlichen nichtlinearen Funktionen zu erstellen.
Ein Team an der Penn State University hat kürzlich in Science Advances eine Forschungsarbeit veröffentlicht, die einen möglichen Durchbruch skizziert. Ihr Ansatz nutzt einen „Unendlichkeitsspiegel“-Aufbau – eine Schleife optischer Elemente –, um Daten in Lichtstrahlen zu kodieren und so das notwendige nichtlineare Verhalten ohne Hochleistungslaser oder exotische Materialien zu erzeugen. Das System erfasst Lichtmuster mit einer mikroskopischen Kamera und führt so effektiv KI-relevante Berechnungen durch.
Warum das wichtig ist
Die derzeitige Entwicklung des KI-Energieverbrauchs ist nicht nachhaltig. Der Ausbau von Rechenzentren belastet bereits jetzt die Stromnetze und die Umweltauswirkungen der Stromerzeugung sind erheblich. Wenn die KI verantwortungsvoll skalieren soll, brauchen wir effizientere Rechenmethoden.
Optische Datenverarbeitung bietet einen überzeugenden Weg nach vorne. Im Gegensatz zu elektrischen Schaltkreisen könnten lichtbasierte Systeme theoretisch mit viel geringeren Leistungsniveaus arbeiten und dabei eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung erzielen.
„Die wichtigste Erkenntnis ist, dass eine sorgfältig entworfene optische Struktur das von der KI benötigte nichtlineare Eingabe-Ausgabe-Verhalten erzeugen kann, ohne auf starke nichtlineare Materialien oder Hochleistungslaser angewiesen zu sein“, erklärt Xingjie Ni, Ingenieurprofessor an der Penn State University.
Der Weg nach vorn: Hybridsysteme
Trotz der Fortschritte sind optische Computer nicht in der Lage, herkömmliche Siliziumchips in absehbarer Zeit zu ersetzen. Die Technologie steht vor Hürden bei der Herstellung und muss vor dem praktischen Einsatz noch weiter verfeinert werden. Experten gehen davon aus, dass industrietaugliche Prototypen abhängig von der Finanzierung und konkreten Anwendungen noch zwei bis fünf Jahre entfernt sein werden.
Das wahrscheinlichste Szenario ist ein hybrider Ansatz : die Integration optischer Chips neben vorhandenen GPUs, um rechenintensive KI-Aufgaben zu beschleunigen. Dies würde es der Elektronik ermöglichen, allgemeine Verarbeitungsaufgaben zu bewältigen, während die Optik energiehungrige Arbeitslasten bewältigen kann.
Francesca Parmigiani von Microsoft Research stellt fest, dass optisches Computing „das Potenzial hat, deutlich mehr Vorgänge parallel und mit deutlich höherer Geschwindigkeit effizient auszuführen als herkömmliche digitale Hardware“. Chene Tradonsky, Mitbegründer von LightSolver, betont, dass Energieeffizienz bei der KI-Entwicklung keine zweitrangige Rolle mehr spielt.
Letztendlich stellt Optical Computing einen entscheidenden Schritt in eine nachhaltigere Zukunft der KI dar. Auch wenn die Herausforderungen bestehen bleiben, machen die potenziellen Vorteile – geringerer Energieverbrauch, schnellere Verarbeitung und niedrigere Kosten – es zu einem Bereich, den man im Auge behalten sollte.
