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Maschinelles Lernen / Forschung: Lichtbasierter Chip funktioniert ähnlich wie das Gehirn

Fortsetzung des Artikels von Teil 1.

Vorteile der optischen Systeme

Die meisten bestehenden Ansätze für sogenannte neuromorphe Netzwerke beruhen derzeit auf Elektronen, wohingegen optische Systeme, bei denen Photonen, also Lichtteilchen, zum Einsatz kommen, noch in den Kinderschuhen stecken. Das Prinzip, das die deutschen und britischen Wissenschaftler nun vorstellen, funktioniert so: Auf den Mikrochips sind Lichtwellenleiter platziert, die Licht übertragen können. Die Lichtwellenleiter bestücken die Forscher mit sogenannten Phasenwechselmaterialien. Diese finden heute schon bei Speichermedien wie wiederbeschreibbaren DVDs Anwendung. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie ihre Eigenschaften drastisch verändern – je nachdem, in welchem Phasenzustand sie sich befinden. So wechseln die Materialien zwischen einem kristallinen Zustand, in dem sich ihre Atome auf regelmäßige Weise anordnen, und einem amorphen Zustand, in dem sich ihre Atome auf unregelmäßige Weise organisieren. Die Phasenveränderung kann durch Licht ausgelöst werden, indem ein Laserstrahl das Material erhitzt. „Dadurch, dass das Material so stark reagiert und seine Eigenschaften drastisch verändert, eignet es sich gut, um Synapsen und die Erregungsübertragung zwischen zwei Neuronen nachzuahmen“, sagt Erstautor Johannes Feldmann, der im Rahmen seiner Doktorarbeit an der WWU einen großen Teil der Experimente durchführte.

In ihrer aktuellen Studie gelang es den Forschern zum ersten Mal, viele nanostrukturierte Phasenwechselmaterialien zu einem neurosynaptischen Netzwerk zusammenzuschließen. Die Nanowissenschaftler entwickelten einen Chip mit vier künstlichen Neuronen und insgesamt 60 Synapsen. Die in verschiedenen Schichten aufgebaute Struktur des Chips basierte auf der sogenannten Wellenlängenmultiplex-Technik – ein Verfahren, bei dem Licht auf unterschiedlichen Kanälen innerhalb eines optischen Nanoschaltkreises übertragen wird.