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Universität Massachusetts Amherst entwickelt asynchrone KI, die Rechenleistungsverbrauch drastisch senkt und kontinuierliches Lernen unterstützt

Mit der ständigen Vergrößerung und Leistungssteigerung von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI) steigt auch ihr Energieverbrauch rasant an.

Wie ausländische Medien berichten, hat ein Team unter der Leitung von Hava Siegelmann, einer angesehenen Professorin am Manning College of Information and Computer Sciences der University of Massachusetts Amherst, eine neuartige KI entwickelt, deren Funktionsweise stärker der Kernarbeitsweise des menschlichen Gehirns ähnelt. Die Forschung konzentriert sich auf zwei komplementäre Hauptziele: Erstens, der KI zu ermöglichen, kontinuierlich in Echtzeit zu lernen, und nicht nur in festgelegten Trainingsphasen; zweitens, den Energieverbrauch intelligenter Berechnungen drastisch zu senken.

Die kürzlich in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlichte Studie zeigt, dass KI auch bei deutlich reduziertem Energieverbrauch weiterhin hohe Leistungsfähigkeiten erbringen kann.

Hava Siegelmann erklärte: „Die heutige KI ist zwar leistungsstark, aber extrem energieintensiv. Unsere Forschung beweist, dass es durchaus möglich ist, eine KI mit hoher Leistung und gleichzeitig deutlich gesteigerter Betriebseffizienz zu entwickeln.“

Forscher der University of Massachusetts Amherst entwickeln asynchrone KI, die Rechenenergieverbrauch drastisch senken und kontinuierliches Lernen unterstützen kann

Der Unterschied im Energieverbrauch zwischen dem menschlichen Gehirn und bestehender KI ist enorm. Daten der US-amerikanischen National Institutes of Health zufolge arbeiten im menschlichen Gehirn etwa 86 Milliarden Neuronen parallel, bei einem Gesamtstromverbrauch von nur etwa 20 Watt – vergleichbar mit dem Stromverbrauch einer kleinen LED-Lampe. Im Gegensatz dazu kann der Energieverbrauch beim Training modernster KI-Modelle mehrere Dutzend Millionen Watt betragen, und sie sind auf große Rechenzentren angewiesen, um zu funktionieren.

Der Hauptgrund für die hohe Energieeffizienz des menschlichen Gehirns liegt in seinem asynchronen Betrieb. Bei der Ausführung spezifischer Aufgaben oder der Aktualisierung von Informationen wird nur ein kleiner Teil der Neuronen aktiviert, was es dem Gehirn ermöglicht, komplexe Verhaltensweisen mit extrem geringem Energieverbrauch durchzuführen.

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