Kürzlich haben Wissenschaftler verschiedener Institutionen eine neue Technologie entdeckt – physikalische neuronale Netze (PNNs). Dies sind keine uns bekannten, in Computern laufenden digitalen Algorithmen, sondern eine völlig neue, auf physikalischen Systemen basierende Methode der intelligenten Berechnung.
PNNs, wie der Name schon sagt, nutzen die Eigenschaften physikalischer Systeme zur Durchführung von Berechnungen in neuronalen Netzen. Obwohl sie derzeit noch ein Nischengebiet der Forschung darstellen, könnten sie eine der stark unterschätzten Chancen der modernen KI sein.
Das Potenzial von PNNs: Große Modelle, niedriger Energieverbrauch, Edge Computing
Stellen Sie sich vor, wir könnten KI-Modelle trainieren, die 1000-mal größer sind als die heutigen, und gleichzeitig lokale, private Inferenz auf Edge-Geräten durchführen, z. B. auf Smartphones oder Sensoren. Das klingt nach Science-Fiction, aber Studien zeigen, dass dies nicht unmöglich ist.
Um ein groß angelegtes Training von PNNs zu ermöglichen, untersuchen die Forscher verschiedene Methoden, darunter Ansätze mit und ohne Rückpropagierung. Diese Methoden haben jeweils Vor- und Nachteile, und derzeit gibt es keine Methode, die die gleiche Größenordnung und Leistung wie der in Deep Learning weit verbreitete Rückpropagierungsalgorithmus erreicht. Die Situation ändert sich jedoch schnell, und ein vielfältiges Ökosystem von Trainingstechniken bietet Anhaltspunkte für die Nutzung von PNNs.
Die Implementierung von PNNs umfasst verschiedene Bereiche, darunter Optik, Elektronik und neuromorphe Computing. Sie können Berechnungen wie Matrix-Vektor-Multiplikationen auf ähnliche Weise wie digitale neuronale Netzwerke durchführen oder diese Ähnlichkeit zugunsten potenzieller Geschwindigkeits-/Energievorteile opfern und das physikalische System die natürlichste Berechnung durchführen lassen.
Die Zukunft von PNNs: Über die Leistung digitaler Hardware hinaus
Zukünftige Anwendungen von PNNs könnten sehr vielfältig sein, von großen generativen Modellen bis hin zu Klassifizierungsaufgaben in intelligenten Sensoren. Sie müssen trainiert werden, aber die Einschränkungen des Trainings können je nach Anwendung variieren. Eine ideale Trainingsmethode sollte modellunabhängig, schnell und energieeffizient sein und robust gegenüber Variationen, Drift und Rauschen der Hardware sein.
Obwohl die Entwicklung von PNNs großes Potenzial bietet, gibt es auch einige Herausforderungen. Wie kann die Stabilität von PNNs während des Trainings und der Inferenz sichergestellt werden? Wie können diese physikalischen Systeme in die bestehende digitale Hardware- und Software-Infrastruktur integriert werden? Dies sind alles Fragen, die beantwortet werden müssen.