Neuronale Netzwerke aus Licht

Bennet Fischer (l.) und Mario Chemnitz in einem Labor am Leibniz-IPHT. Foto: Sven Döring/Leibniz-IPHT - Forschende des Jenaer Leibniz-Instituts für Photonische Technologien (Leibniz-IPHT) und der Friedrich-Schiller-Universität Jena haben mit einem internationalen Team eine neue Technologie entwickelt, die den hohen Energiebedarf von KI-Systemen in Zukunft deutlich reduzieren könnte. Das Verfahren nutzt Licht für das neuronale Rechnen und orientiert sich dabei an den neuronalen Netzwerken des menschlichen Gehirns. Dadurch wird die Datenverarbeitung nicht nur effizienter, sondern perspektivisch auch um ein Vielfaches schneller - und das bei deutlich geringerem Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Systemen. Veröffentlicht im renommierten Fachjournal ,,Advanced Science", eröffnet ihr Ansatz neue Perspektiven für umweltfreundlichere KI-Anwendungen sowie für neue Methoden der computerlosen Diagnostik und intelligenten Mikroskopie. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Schlüsselfaktor für den Fortschritt von Biotechnologie und medizinischen Verfahren, von der Krebsdiagnostik bis zur Entwicklung neuer Antibiotika.