Energieeffiziente KI

Die zunehmende Verbreitung von KI bringt nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich. Eines davon ist der enormen Energieverbrauch der Rechner. So wird aktuell gewarnt, dass der Strombedarf für KI-Anwendungen bis 2044 so hoch sein könnte, dass er die derzeitige weltweite Energieproduktion übersteigt. Besonders stark betroffen wären Branchen wie die Automobilindustrie, bei denen Sensoren und Rechner in autonomen Fahrzeugen in naher Zukunft genauso viel Strom benötigen könnten wie der Antrieb selbst.

Um dieses Problem zu lösen, arbeiten Forschende der RWTH Aachen und des Forschungszentrums Jülich an einer neuen Computerarchitektur: dem neuromorphen Computing. Diese Technologie orientiert sich am menschlichen Gehirn und soll den Energieverbrauch erheblich reduzieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Rechnern, bei denen Prozessoren und Speicher getrennt arbeiten, sollen in neuromorphen Chips beide Funktionen verschmelzen. Dies soll den Energieaufwand für den Datentransfer und ermöglicht effizientere Rechenprozesse reduzieren.

Zusätzlich könnten neuromorphe Chips in der Lage sein, ihre Schaltkreise zu verändern, wenn bestimmte Informationen wiederholt verarbeitet werden. Ähnlich wie das Gehirn beim Lernen neue neuronale Verbindungen bildet, könnten diese Chips „lernen“, sich an häufige Aufgaben anzupassen, was ihre Effizienz weiter steigert.