Künstliche Intelligenz (KI) wie GPT-3, die hinter ChatGPT steht, verbraucht erhebliche Mengen an Energie, vergleichbar mit dem jährlichen Verbrauch von 200 deutschen Haushalten. Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für die Wissenschaft des Lichts in Erlangen, Víctor López-Pastor und Florian Marquardt, haben jedoch eine Methode entwickelt, um KI effizienter zu trainieren. Statt der derzeit verwendeten digitalen neuronalen Netzwerke setzen sie auf neuromorphe Computer, die auf physikalischen Prozessen basieren. Diese Computer ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, bei der Gedankenprozesse parallel und nicht sequenziell ablaufen.
Marquardt und López-Pastor arbeiten auch an einem optischen neuromorphen Computer, der Informationen in Form von Lichtwellen verarbeitet, mit dem Ziel, die Idee eines sich selbst lernenden physischen Geräts in die Praxis umzusetzen. Sie sind zuversichtlich, dass solche Maschinen die Entwicklung der KI in der Zukunft maßgeblich beeinflussen werden.
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