"Magischer Staub": Neue Supercomputer sollen aus Licht und Materie bestehen

Die Leistung modernster Supercomputer könnte schon bald durch eine Entwicklung russischer und britischer Forscher weit übertroffen werden. Die Wissenschaftler glauben, dass ihr "magischer Staub", eine Mischung aus Licht und Materie, in der Lage ist, die komplexesten mathematischen Probleme durch Optimierung zu lösen. Ihre Studienergebnisse stellten die Forscher vergangene Woche im Fachjournal Nature Materials vor.

Der "magische Staub" besteht aus sogenannten Polaritonen: Quasipartikeln, die dazu neigen, bei niedrigem Energiestatus zu kondensieren und deshalb für Optimierung besonders geeignet sind. Ob in der Raumfahrttechnik, Biologie oder auf den Finanzmärkten: Der Schlüssel zur Lösung von Problemen innerhalb eines komplexen Systems liegt stets in der mathematischen Optimierung. Das trifft auch auf die Algorithmen beim Maschinellen Lernen zu. Optimieren bedeutet in diesem Fall, dass wir ein Problem in möglichst wenig Schritten lösen können.

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Wir können uns ein Problem als mathematische Gleichung vorstellen: Auf der linken Seite steht eine Reihe an Variablen, auf der rechten Seite eine Zahl, die wir möglichst minimieren wollen. Die Aufgabe ist es nun, so lange nach Werten für die Variablen zu suchen, bis wir auf der rechten Seite der Gleichung die kleinstmöglichste Zahl erhalten. Wenn dieser Prozess für viele Gleichungen gleichzeitig durchgeführt werden muss, so wie es beim Maschinellen Lernen der Fall ist, erfordert das sehr viel Rechenleistung.

Diese Suche nach der optimalen Lösung in einem komplexen System wird oft mit der Suche nach dem niedrigsten Tal in einer Berglandschaft verglichen. Eine bestimmte Variable startet ganz oben auf einem Berg und steigt dann durch eine Reihe an Versuchen bis ins tiefstgelegene Tal hinab, solange bis man den niedrigsten Punkt gefunden hat, der für die gegebene Gleichung möglich ist.