Optical Computing, ein früher Ansatz, der später zugunsten binärer elektronischer Schaltungen aufgegeben wurde, schreitet ebenfalls voran. Ich bin fasziniert von der Möglichkeit, Computer zu bauen, die Licht als „Arbeitsflüssigkeit“ verwenden und Photonen herumleiten, ähnlich wie unsere heutigen Chips Elektronen.
Dies geschieht bereits: Photonische Siliziumchips bieten eine hohe Energieeffizienz und helfen, die Verlangsamungsprobleme in traditionellen GPU-Architekturen zu überwinden. Sie können die zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen benötigte Zeit verkürzen und so die nächste Generation fortschrittlicher KI ermöglichen. Es gibt Möglichkeiten, Photonik in neue Low-Power-Chipdesigns wie die des TR35-Preisträgers Hongjie Liu von Reexen Technology zu integrieren.
Langfristig könnten uns solche photonischen Schaltkreise dabei helfen, allgemein akzeptierte Grenzen im Rechnen zu erreichen oder vielleicht sogar zu überschreiten. Theoretische Arbeiten in der photonischen Informationsverarbeitung legen nahe, dass Licht in Wärme umgewandelt werden kann und umgekehrt, was einige bemerkenswerte Möglichkeiten für die rein optische Energiespeicherung – im Wesentlichen Batterien aus Photonen – und alternative Computerarchitekturen eröffnet.
Viele dieser Projekte finden immer noch hauptsächlich im akademischen Bereich statt, aber wir bewegen uns langsam in Richtung des Aufbaus größerer, vollständiger integrierter Systeme. Wenn wir weiter darüber nachdenken können, wie diese Ideen in vollständige Computersysteme integriert werden können, sollten in den kommenden Jahren noch weitere Fortschritte weg von traditionellen Chips und hin zu einer Reihe verschiedener Formen der Datenverarbeitung zu verzeichnen sein.
Prineha Narang ist Howard-Reiss-Professorin für Physikalische Wissenschaften an der University of California, Los Angeles (und wurde 2018 mit 35 Innovators ausgezeichnet).