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Die Menge an Daten, die täglich übertragen und verarbeitet werden, wächst rasant – angetrieben durch die zunehmende Nutzung von sozialen Netzwerken, Video-Streaming, Cloud-Diensten und in den letzten Jahren insbesondere von Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI). Weil diese gewaltigen Datenmengen herkömmliche elektronische Schaltkreise an ihre Grenzen bringen, werden zunehmend photonische Schaltkreise eingesetzt und entwickelt. Ihre Vorteile liegen darin, dass der Einsatz von Licht, also Photonen, anstelle von Elektronen nicht nur deutlich höhere Übertragungsraten und Rechengeschwindigkeiten verspricht, sondern auch einen signifikant geringeren Energieverbrauch.

Der oft verwendete Begriff »All-Optical Circuits« beschreibt das Entwicklungsziel, Systeme zu realisieren, die ausschließlich mit Photonen arbeiten – ohne Zwischenschritte, bei denen optische Signale in elektrische Signale umgewandelt werden müssen. Dies ist jedoch sehr schwierig, da sich Elektronen und Photonen grundlegend voneinander unterscheiden. So interagieren Photonen kaum miteinander (außer unter sehr speziellen Bedingungen), weshalb sie sich hervorragend für eine verlustarme und störungsfreie Signalübertragung eignen. Elektronen dagegen wechselwirken aufgrund ihrer elektrischen Ladung stark miteinander und können dadurch einfach manipuliert werden. Dies ist wiederum die Grundlage für elektronische Bauteile zur Verarbeitung, Speicherung und Vermittlung elektrischer Signale. Dementsprechend sind die Nutzung und der Entwicklungsstand photonischer Schaltkreise in den verschiedenen Teilbereichen der IT-Technik unterschiedlich weit vorangeschritten.

So wird die seit Jahrzehnten auf längeren Verbindungsstrecken etablierte optische Datenübertragung über Glasfasern mittlerweile zunehmend auch auf kürzeren Strecken innerhalb von Rechenzentren z. B. zwischen Servern eingesetzt. Da die meiste Energie in Rechenzentren bei der elektronischen Datenübertragung auf kürzeren Strecken innerhalb von Computerchips oder zwischen Computerkomponenten verbraucht wird, liegt ein aktueller Entwicklungsschwerpunkt auf sogenannten optischen Interconnects. Dabei handelt es sich um in Chips oder Platinen integrierte optische Wellenleiter mit integrierten optischen Transceivern, die elektrische und optische Signale ineinander umwandeln. Ebenfalls in der Entwicklung befinden sich optische Switches, mit denen optische Signale direkt in andere Wellenleiter umgeleitet werden können. Heute geschieht das in der Regel noch mit elektronischen Komponenten, wozu optische Signale erst in elektrische und dann wieder zurück in optische Signale umgewandelt werden müssen. Am weitesten fortgeschritten und in einigen Rechenzentren im Einsatz sind mikroelektromechanische optische Switches, bei denen optische Signale mit Mikrospiegeln in andere Wellenleiter umgeleitet werden. Für die optische Datenverarbeitung und optische Interconnects werden allerdings deutlich schnellere optische Switches benötigt. Die Entwicklung entsprechender integrierter optischer Switches, die sich mit üblichen Verfahren der Chipherstellung produzieren ließen, ist jedoch noch nicht so weit vorangeschritten. Ähnliches gilt für die Entwicklung von schnell zugreifbaren optischen Arbeits- oder Zwischenspeichern. Die Grundprinzipien für einzelne optische Speicherelemente sind längst demonstriert worden, doch die eigentliche Herausforderung liegt in der Zusammenstellung kompakter Anordnungen aus ausreichend vielen Elementen für eine praxisrelevante Speicherkapazität.

Im Forschungsbereich des optischen Computings geht es heute nicht mehr vorrangig darum, elektronische universelle Prozessoren mit photonischen Technologien nachzubilden – bisherige Versuche waren wenig erfolgversprechend. Stattdessen widmet man sich seit einigen Jahren zunehmend der Entwicklung optischer Prozessoren für Spezialanwendungen – vor allem für maschinelles Lernen und KI-Anwendungen. Ein Beispiel hierfür sind sogenannte photonische neuronale Netzwerke. Da hier die Eingangsdaten als optische Signale das Netzwerk mit Lichtgeschwindigkeit durchlaufen, können die Berechnungen mit deutlich höherer Geschwindigkeit als mit entsprechenden elektronischen Spezialprozessoren erfolgen. Zudem benötigen photonische neuronale Netzwerke nur einen Bruchteil der Energie, weil die eigentlichen Rechenoperationen durch die Überlagerung von Lichtwellen quasi von selbst geschehen, während in elektronischen Systemen hierfür Transistoren elektrisch geschaltet werden müssen. Obwohl die Entwicklung auch hier noch am Anfang steht, ist sie von hohem Interesse, da sich der globale Energiebedarf von KI-Anwendungen aktuell etwa alle 100 Tage verdoppelt.