ESCade: Saarbrücker Forschung zeigt, wie Unternehmen KI deutlich energieeffizienter nutzen können

Künstliche Intelligenz eröffnet Unternehmen enorme Chancen – gleichzeitig steigen Energieverbrauch und Infrastrukturkosten rasant. Ein Saarbrücker Forschungskonsortium unter Leitung von Professor Wolfgang Maaß (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI und Universität des Saarlandes) hat nun Wege vorgestellt, wie leistungsfähige KI deutlich ressourcenschonender und wirtschaftlicher eingesetzt werden kann.

Im vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt geförderten Projekt ESCade wurden in den vergangenen drei Jahren neue Software- und Hardwaretechnologien für energieeffiziente KI entwickelt und erprobt. Die Ergebnisse sind besonders für kleine und mittelständische Unternehmen interessant, die KI einsetzen möchten, ohne dafür große Rechenzentren oder hohe Energiekosten in Kauf nehmen zu müssen.

Kleinere Modelle, gleiche Leistung

Ein Schwerpunkt des Projekts liegt auf sogenannten komprimierten KI-Modellen. Dabei wird aus sehr großen Basismodellen nur das Wissen herausgefiltert, das für einen konkreten Anwendungsfall tatsächlich benötigt wird. Die daraus entstehenden „Schülermodelle“ sind deutlich kleiner und benötigen erheblich weniger Rechenleistung.

Nach Angaben des Forschungsteams konnten diese Modelle in Testläufen bis zu 89 Prozent weniger Energie verbrauchen, bei vergleichbarer Leistungsfähigkeit. Für Unternehmen bedeutet das: geringere Betriebskosten, weniger Hardwareaufwand und die Möglichkeit, KI auch in kleineren IT-Umgebungen einzusetzen.

Automatische Optimierung visueller KI

Für Anwendungen der Bildverarbeitung – etwa Qualitätskontrolle, Sortierung oder industrielle Inspektion – nutzt das Team die Methode der Neuronalen Architektursuche. Dabei wird die Struktur neuronaler Netze automatisch optimiert.

Die Forschenden konnten die Modelle um nahezu 90 Prozent verkleinern und den Energieverbrauch um rund 40 Prozent senken. Gleichzeitig wurde in den Versuchen sogar eine höhere Genauigkeit erreicht. Solche Verfahren sind insbesondere für produzierende Unternehmen interessant, die KI in Fertigung, Logistik oder Recycling einsetzen.

Praxisbeispiel aus der Stahlindustrie

Gemeinsam mit der SHS – Stahl-Holding-Saar wurde ein KI-System zur automatischen Klassifizierung von Stahlschrott untersucht. Ziel war es, ein bereits leistungsfähiges Modell nochmals energieeffizienter zu machen.

Das Forschungsteam entwickelte dafür ein kompaktes visuelles KI-Modell, das ähnliche Ergebnisse liefert wie herkömmliche Ansätze, dabei jedoch deutlich weniger Rechenressourcen benötigt. Die eingesetzten Techniken lassen sich laut den Forschenden auch auf viele andere industrielle Bildverarbeitungsaufgaben übertragen.

Planungssicherheit für Rechenzentren und KI-Anwendungen

Neben den Algorithmen entstand im Projekt auch ein Werkzeug zur Prognose von Energieverbrauch und Betriebskosten von KI-Modellen. Unternehmen und Rechenzentrumsbetreiber können damit besser abschätzen, welche Anwendungen wann wirtschaftlich betrieben werden können und wie sich Lasten in Zeiten günstiger Strompreise verschieben lassen.

Blick auf die Hardware von morgen

Darüber hinaus arbeitet das Konsortium an neuromorphen Chiptechnologien, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientieren. Erste Tests zeigen nach Angaben des Teams eine bis zu sechsfache Energieeffizienz gegenüber herkömmlichen Chips. Die Forschung befindet sich hier jedoch noch in einem frühen Stadium.

Kooperationen mit Unternehmen ausdrücklich erwünscht

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler betonen, dass die entwickelten Methoden nicht auf einzelne Branchen beschränkt sind. Sie sehen Potenziale unter anderem in Industrie, Logistik, Recycling, Energie, Gesundheitswirtschaft und digitalen Dienstleistungen.

Das Forschungsteam ist ausdrücklich an weiteren Kooperationen mit Unternehmen interessiert, um die Technologien in zusätzlichen Praxisanwendungen zu erproben und gemeinsam neue energieeffiziente KI-Lösungen zu entwickeln. Gerade für den Mittelstand bietet sich die Chance, leistungsfähige KI wirtschaftlicher, nachhaltiger und unabhängiger von großen Cloud-Infrastrukturen einzusetzen.

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Diese News erscheint im Rahmen der saarländischen Transferinitiative. Partner der Initiative sind die saaris GmbH, die FITT gGmbH sowie die Triathlon Transfer GmbH. Ziel der gemeinsamen Aktivitäten ist die nachhaltige Stärkung des Technologietransfers im Saarland und damit die gezielte Weiterentwicklung und Wettbewerbsfähigkeit des saarländischen Wirtschaftsstandortes.

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