Effizienzkur für Künstliche Intelligenz
Serie: KI / 20. Februar 2025

Ein Problem vieler KI-Netze: Sie sind gut – richtig gut – und dabei manchmal etwas groß und übergenau. In der Konsequenz fließen viel Energie, Arbeitsspeicher und Rechenzeit in komplexe Berechnungen, obwohl einfachere Modelle die gestellte Aufgabe effizienter lösen könnten. Doch wie wird aus einem übermäßig komplizierten neuronalen Netz eine kompakte Künstliche Intelligenz (KI), die auch auf kleinen Geräten zuverlässig läuft – zum Beispiel in einem Stirnband zur Schlafüberwachung? Hier kommt Neural Architecture Search ins Spiel.