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

Fortsetzung des Artikels von Teil 2.

Künstliches Netzwerk lernt aus Beispielen

Um zu testen, inwiefern das System in der Lage ist, Muster zu erkennen, „fütterten“ es die Forscher mit Informationen in Form von Lichtpulsen und wandten zwei verschiedene Algorithmen des Maschinellen Lernens an. Hierbei „lernt“ ein künstliches System aus Beispielen und kann diese am Ende verallgemeinern. Bei den beiden eingesetzten Algorithmen – sowohl beim sogenannten überwachten als auch beim unüberwachten Lernen – war das künstliche Netzwerk am Ende in der Lage, anhand von vorgegebenen Lichtmustern ein jeweils gesuchtes Muster zu erkennen, unter anderem vier aufeinanderfolgende Buchstaben.

„Mit unserem System haben wir einen wichtigen Schritt in die Richtung einer Computer-Hardware gemacht, die sich ähnlich wie Neuronen und Synapsen im Gehirn verhält und die dazu in der Lage ist, reale Aufgaben zu bearbeiten“, sagt Wolfram Pernice. „Indem wir mit Photonen anstelle von Elektronen arbeiten, können wir das bekannte Potenzial von optischen Technologien optimal ausschöpfen – nicht nur wie bisher, um Daten zu übertragen, sondern auch, um sie an einem Ort speichern und verarbeiten zu können“, betont auch Co-Autor Prof. Dr. Harish Bhaskaran von der Oxford University.