Mit einem Lichtstrahl die KI antreiben: Wie photonenbasierte Tensor‑Rechner AI revolutionieren könnten
Einleitung: Warum Licht plötzlich Rechenschritte ersetzt
Künstliche Intelligenz lebt von Tensor‑Operationen — Rechenprozesse, die etwa bei Bildverarbeitung oder Sprachmodellen in jeder Schicht Millionen bis Milliarden Zahlen miteinander verrechnen. Klassische Computer wie GPUs machen das Schritt für Schritt. Forschende am Aalto University Photonics Group haben jetzt ein Verfahren vorgestellt, das dieselben Operationen »auf einen Schlag« ausführt: ein einziger Durchgang eines Lichtstrahls durch ein optisches System erledigt viele Matrix‑ und Tensormultiplikationen gleichzeitig. Das Ergebnis: Rechnen in Lichtgeschwindigkeit und deutlich geringerer Energieverbrauch.
Die Grundidee: Informationen ins Licht packen
Statt digitale Bits in elektrischen Schaltungen zu bewegen, kodiert das Team Daten in die physikalischen Eigenschaften von Lichtwellen — insbesondere in Amplitude und Phase. Wenn diese kohärenten Lichtfelder miteinander wechselwirken, führen die physikalischen Wechselwirkungen automatisch Matrizen‑ und Tensoroperationen aus. Durch die Nutzung mehrerer Wellenlängen lässt sich die Technik auf höhere Ordnungen von Tensoren erweitern. Einprägsame Analogie aus der Studie: Während ein Mensch Pakete nacheinander prüfen müsste, verbindet das optische System alle Pakete und Prüfstationen gleichzeitig — so passiert alles in einem Durchgang.
Konkrete KI‑Bausteine, die betroffen sind
Die Forschenden betonen, dass ihr Aufbau Operationen abdeckt, die GPUs heute für moderne Netzwerke durchführen: Faltungsschichten (Convolutions) und attention‑Mechanismen gehören dazu. Das bedeutet: Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Teile neuronaler Netze könnten direkt im Lichtraum beschleunigt werden — ohne elektronische Schaltzyklen, ohne sequentielles Abarbeiten.
Warum das so energieeffizient und schnell ist
Weil die Berechnungen passiv passieren: Das System benötigt keine aktive elektronische Steuerung während des Rechenvorgangs — die Interferenz und die Ausbreitung des Lichts erledigen das. Passivität plus die parallele Natur optischer Felder führen zu zwei großen Vorteilen: erstens massiv geringerer Strombedarf im Vergleich zu GPU‑Farmen, zweitens die potenziell extreme Beschleunigung, weil Lichtinteraktionen praktisch sofort erfolgen.
Integration und Ausblick: Auf dem Weg zur photonischen KI‑Hardware
Die Aalto‑Gruppe, geführt von Zhipei Sun und Yufeng Zhang, sieht die Methode als kompatibel mit vielen optischen Plattformen und plant die Integration auf photonischen Chips. Zhang schätzt, dass größere Technologieanbieter die Technik in etwa 3–5 Jahren in bestehende Systeme übernehmen könnten. Die Studie erschien in Nature Photonics (Nov. 14, 2025) — ein wichtiger Schritt, aber nicht das Ende der Reise.
Offene Fragen und technische Herausforderungen
Die Publikation zeigt das Konzept und erste Demonstrationen, doch bevor photonenbasierte Tensor‑Rechner Rechenzentren oder Smartphones erreichen, bleiben Hürden: Fertigungspräzision für komplexe optische Bauelemente, Störanfälligkeit gegenüber Rauschen, Fehlerkorrektur und die nahtlose Kopplung an digitale Elektronik. Außerdem ist zu klären, wie flexibel solche Systeme programmierbar sind — klassische GPUs sind generalistisch, optische Designs neigen zu festgelegten Übertragungsfunktionen. Die Forschenden sind optimistisch, nennen aber noch Entwicklungsarbeit für robuste, skalierbare Implementierungen.
Was das für Anwender und Industrie bedeuten würde
Wenn sich die Technik durchsetzt, könnte das viele Bereiche beeinflussen: Rechenzentren würden immens energieeffizienter, Echtzeit‑KI in Edge‑Geräten ließe sich mit deutlich geringerem Strombedarf betreiben, und Anwendungen mit extrem niedriger Latenz (z. B. autonome Systeme, Live‑Bildverarbeitung) würden profitieren. Für Unternehmen heißt das: neue Hardwareökonomie, veränderte Kostenstrukturen und potenziell neue Produktklassen.
Kurz erklärt: Zwei anschauliche Metaphern
Rubik’s‑Cube‑Bild: Tensoroperationen sind wie das Drehen vieler Rubik‑Cube‑Schichten gleichzeitig — mit Licht kann man sie parallel ausführen. Zollbeamten‑Analogie: Statt Pakete nacheinander durch verschiedene Kontrollen zu schicken, verbindet das optische System alle Pakete direkt mit den richtigen Kontrollen — alles passiert in einem Zug.
Interessiert an der technischen Tiefe? Lies die Originalstudie in Nature Photonics (Zhang et al., 2025) oder diskutiere mit uns: Glaubst du, dass Lichtprozessoren unsere Rechenzentren revolutionieren werden? Hinterlasse einen Kommentar oder teile den Artikel.
Quelle: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/11/251115095923.htm
