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"Next Generation Al Computing" (GAIn)
KI-Anwendungen benötigen enorme Mengen an Energie.
Namhafte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität Dresden (TUD), der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und der Technischen Universität München (TUM) werden dieses Thema nun gemeinsam im Rahmen des Pilotprojekts „GAIn“ (Next Generation Al Computing) angehen. Von sächsischer Seite beteiligen sich Prof. Frank Fitzek, Inhaber der Deutsche Telekom Professur für Kommunikationsnetze und Sprecher des Exzellenzclusters Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop (CeTI), und Prof.in Stefanie Speidel, Professorin für Translationale Chirurgische Onkologie am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC) und CeTI-Sprecherin (beide TUD). Von bayerischer Seite sind Prof. Holger Boche (TUM) und Prof.in Gitta Kutyniok (LMU) an dem Vorhaben beteiligt.
Hintergrund: Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Hardware und -Anwendungen
Die Weiterentwicklung von KI- Hardware und -Anwendungen steht vor Herausforderungen in den Bereichen Energieverbrauch, Berechenbarkeit, Zuverlässigkeit und der Umsetzung rechtlicher Anforderungen (wie dem EU AI und EU Data Act).- Berechenbarkeit: KI-Lösungen sind auf den aktuellen Hardware-Plattformen bei vielen Problemstellungen nicht berechenbar.
- Zuverlässigkeit von KI: KI-Anwendungen sind derzeit in vielfältiger Hinsicht noch nicht zuverlässig, wie unter anderem die unerwartet langsame Weiterentwicklung des autonomen Fahrens trotz massiver Investitionen großer und namhafter Unternehmen zeigt. Die bislang verwendete Hardware (CPUs/GPUs) hat sich durch wissenschaftliche Untersuchungen als ein ursächliches Problem herausgestellt.
- Rechtliche Probleme: Auf derzeitigen Hardware-Plattformen trainierte KI-Anwendungen können bei diversen kritischen Problemklassen die rechtlich verlangte „Algorithmische Transparenz“ und das „Recht auf Erklärung“ nicht erfüllen.
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