{"id":71711,"date":"2026-07-31T14:28:57","date_gmt":"2026-07-31T12:28:57","guid":{"rendered":"https:\/\/saaris.de\/?p=71711"},"modified":"2026-07-31T14:39:03","modified_gmt":"2026-07-31T12:39:03","slug":"escade-saarbruecker-forschung-zeigt-wie-unternehmen-ki-deutlich-energieeffizienter-nutzen-koennen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saaris.de\/fr\/escade-saarbruecker-forschung-zeigt-wie-unternehmen-ki-deutlich-energieeffizienter-nutzen-koennen\/","title":{"rendered":"ESCade: Saarbr\u00fccker Forschung zeigt, wie Unternehmen KI deutlich energieeffizienter nutzen k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"\t\t
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K\u00fcnstliche Intelligenz er\u00f6ffnet Unternehmen enorme Chancen \u2013 gleichzeitig steigen Energieverbrauch und Infrastrukturkosten rasant. Ein Saarbr\u00fccker Forschungskonsortium unter Leitung von Professor Wolfgang Maa\u00df (Deutsches Forschungszentrum f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz DFKI und Universit\u00e4t des Saarlandes) hat nun Wege vorgestellt, wie leistungsf\u00e4hige KI deutlich ressourcenschonender und wirtschaftlicher eingesetzt werden kann.<\/p>\n

Im vom Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt gef\u00f6rderten Projekt ESCade<\/a> wurden in den vergangenen drei Jahren neue Software- und Hardwaretechnologien f\u00fcr energieeffiziente KI entwickelt und erprobt. Die Ergebnisse sind besonders f\u00fcr kleine und mittelst\u00e4ndische Unternehmen interessant, die KI einsetzen m\u00f6chten, ohne daf\u00fcr gro\u00dfe Rechenzentren oder hohe Energiekosten in Kauf nehmen zu m\u00fcssen.<\/p>\n

Kleinere Modelle, gleiche Leistung<\/h3>\n

Ein Schwerpunkt des Projekts liegt auf sogenannten komprimierten KI-Modellen. Dabei wird aus sehr gro\u00dfen Basismodellen nur das Wissen herausgefiltert, das f\u00fcr einen konkreten Anwendungsfall tats\u00e4chlich ben\u00f6tigt wird. Die daraus entstehenden \u201eSch\u00fclermodelle\u201c sind deutlich kleiner und ben\u00f6tigen erheblich weniger Rechenleistung.<\/p>\n

Nach Angaben des Forschungsteams konnten diese Modelle in Testl\u00e4ufen bis zu 89 Prozent weniger Energie verbrauchen, bei vergleichbarer Leistungsf\u00e4higkeit. F\u00fcr Unternehmen bedeutet das: geringere Betriebskosten, weniger Hardwareaufwand und die M\u00f6glichkeit, KI auch in kleineren IT-Umgebungen einzusetzen.<\/p>\n

Automatische Optimierung visueller KI<\/h3>\n

F\u00fcr Anwendungen der Bildverarbeitung \u2013 etwa Qualit\u00e4tskontrolle, Sortierung oder industrielle Inspektion \u2013 nutzt das Team die Methode der Neuronalen Architektursuche. Dabei wird die Struktur neuronaler Netze automatisch optimiert.<\/p>\n

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 h\u00f6here Genauigkeit erreicht. Solche Verfahren sind insbesondere f\u00fcr produzierende Unternehmen interessant, die KI in Fertigung, Logistik oder Recycling einsetzen.<\/p>\n

Praxisbeispiel aus der Stahlindustrie<\/h3>\n

Gemeinsam mit der SHS \u2013 Stahl-Holding-Saar wurde ein KI-System zur automatischen Klassifizierung von Stahlschrott untersucht. Ziel war es, ein bereits leistungsf\u00e4higes Modell nochmals energieeffizienter zu machen.<\/p>\n

Das Forschungsteam entwickelte daf\u00fcr ein kompaktes visuelles KI-Modell, das \u00e4hnliche Ergebnisse liefert wie herk\u00f6mmliche Ans\u00e4tze, dabei jedoch deutlich weniger Rechenressourcen ben\u00f6tigt. Die eingesetzten Techniken lassen sich laut den Forschenden auch auf viele andere industrielle Bildverarbeitungsaufgaben \u00fcbertragen.<\/p>\n

Planungssicherheit f\u00fcr Rechenzentren und KI-Anwendungen<\/h3>\n

Neben den Algorithmen entstand im Projekt auch ein Werkzeug zur Prognose von Energieverbrauch und Betriebskosten von KI-Modellen. Unternehmen und Rechenzentrumsbetreiber k\u00f6nnen damit besser absch\u00e4tzen, welche Anwendungen wann wirtschaftlich betrieben werden k\u00f6nnen und wie sich Lasten in Zeiten g\u00fcnstiger Strompreise verschieben lassen.<\/p>\n

Blick auf die Hardware von morgen<\/h3>\n

Dar\u00fcber 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 gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen Chips. Die Forschung befindet sich hier jedoch noch in einem fr\u00fchen Stadium.<\/p>\n

Kooperationen mit Unternehmen ausdr\u00fccklich erw\u00fcnscht<\/h3>\n

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler betonen, dass die entwickelten Methoden nicht auf einzelne Branchen beschr\u00e4nkt sind. Sie sehen Potenziale unter anderem in Industrie, Logistik, Recycling, Energie, Gesundheitswirtschaft und digitalen Dienstleistungen.<\/p>

Das Forschungsteam ist ausdr\u00fccklich an weiteren Kooperationen mit Unternehmen interessiert, um die Technologien in zus\u00e4tzlichen Praxisanwendungen zu erproben und gemeinsam neue energieeffiziente KI-L\u00f6sungen zu entwickeln. Gerade f\u00fcr den Mittelstand bietet sich die Chance, leistungsf\u00e4hige KI wirtschaftlicher, nachhaltiger und unabh\u00e4ngiger von gro\u00dfen Cloud-Infrastrukturen einzusetzen.<\/p>\n

Mehr dazu in der Originalver\u00f6ffentlichung hier<\/a><\/p>\n

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Diese News erscheint im Rahmen der saarl\u00e4ndischen Transferinitiative. Partner der Initiative sind die saaris GmbH, die FITT gGmbH sowie die Triathlon Transfer GmbH. Ziel der gemeinsamen Aktivit\u00e4ten ist die nachhaltige St\u00e4rkung des Technologietransfers im Saarland und damit die gezielte Weiterentwicklung und Wettbewerbsf\u00e4higkeit des saarl\u00e4ndischen Wirtschaftsstandortes.<\/em><\/strong><\/p>\n

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Sie haben Interesse an Kooperationen? Dann wenden Sie sich gerne an die verantwortlichen saaris-Mitarbeitenden.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ihre Ansprechpartner bei saaris:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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\n Pascal Thome<\/span>\n Leitung Technologietransfer<\/span>\n\n 0681 210 66 205<\/span>\n pascal.thome@saaris.saarland<\/a>\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n\n \t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n Markus Kreibiehl<\/span>\n Technologietransfer | Sustainable Smart Production & New Mobility<\/span>\n\n 0681 210 66 201<\/span>\n markus.kreibiehl@saaris.saarland<\/a>\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n\n \t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n Heike Ziegler-Braun<\/span>\n Technologietransfer | Life Science & Material Science<\/span>\n\n 0681 210 66 203<\/span>\n heike.ziegler-braun@saaris.saarland<\/a>\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n\n \t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Gef\u00f6rdert von<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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