NeuroPIC | Neuartige Lösungen für die Automatisierung von optischen Kommunikationsnetzen

Die Digitalisierung verändert viele Lebensbereiche, u. a. auch die Ansprüche und Anforderungen, die wir an Kommunikationsnetze stellen. In der Vergangenheit sollten diese in erster Linie Nutzer:innen mit einigen wenigen zentralen Rechenzentren verbinden. Inzwischen und künftig müssen photonische Netze allerdings für viele Nutzende und viele unterschiedliche Anwendungen reaktionsschnelle und leistungsfähige Datenverbindungen zur Verfügung stellen. Dazu müssen die Daten in hohem Maße dezentral im Netz selbst gespeichert und verarbeitet werden. Wichtig ist außerdem: Die Kommunikationsinfrastruktur muss überall verfügbar, nachhaltig skalierbar und sicher sein. Es ist eine umfassende Netzwerkautomatisierung nötig, um eine solche Infrastruktur effizient nutzen zu können. Im Projekt »AI-NET-PROTECT« sollten daher neuartige Lösungen für die Automatisierung von optischen Kommunikationsnetzen erforscht und bereit für die Anwendung gemacht werden.

Im Zuge des Projekts wurde ein sogenannter »NeuroPIC« entwickelt. Dabei handelt es sich um einen integrierten photonischen Schaltkreis, der auf einer Silizium-auf-Isolator (SOI)-Plattform gefertigt wird. Er wird für neuromorphes Rechnen bzw. die Klassifizierung mittels photonischem Reservoir Computing verwendet. Reservoir Computing umfasst rekurrente neuronale Netze für die sequenzielle Datenverarbeitung und erreicht die Leistung anderer rekurrenter Netze mit weniger Training und geringeren Kosten. Herkömmliche softwarebasierte neuronale Netze haben jedoch einen hohen Energieverbrauch, der auf den Rechenaufwand und den massiven Datenübertragungsbedarf zurückzuführen ist. Das photonische Reservoir Computing überwindet diese Herausforderung mit energieeffizienten neuromorphen photonischen integrierten Schaltungen wie dem NeuroPIC der AMO GmbH. Dieser NeuroPIC dient z. B. dazu, das Modulationsformat von Telekommunikationsdatenströmen zu erkennen, ohne die eigentlichen Daten auslesen zu müssen. In einem extremen Fall von Übertragungen von 32 GBaud-Signalen mit optischem Signal-Rausch-Verhältnis von 2 dB über 100 km Glasfaser, wenn Menschen kaum noch Strukturen in den Daten erkennen würden, erzielt der NeuroPIC eine Erkennungsrate von 87%. In einfacheren Fällen werden 100% erreicht. Dieser energieeffizientere photonische Ansatz ermöglicht eine schnelle zeitliche Datenverarbeitung in einer Vielzahl von Anwendungen.

Beteiligt an der Entwicklung des NeuroPIC waren im Rahmen des Projekts »AI-NET-PROTECT« (ICT Cluster CELTIC-NEXT, EUREKA) die AMO GmbH, die ID Photonics GmbH sowie das Fraunhofer HHI.