Wie können wir unsere Expertise auf europäischer Ebene nutzen, um die europäische KI-Souveränität zu sichern?

Wir können unsere KI-Expertise in Europa enorm steigern und damit die europäische Souveränität auf dem Gebiet der KI sichern, wenn uns auf drei Dinge konzentrieren: Daten bzw. Datenqualität, Nachhaltigkeit und ein maßgeschneidertes, föderales KI-Ökosystem für Europa.

1. Daten und Datenqualität

 Erstens: Künstliche Intelligenz lebt von Daten. Je besser die Daten sind, mit der wir unsere KI füttern, um so besser wird auch die KI. Wir brauchen daher Daten von höchster Güte – sowohl was die Datenqualität als auch die Datenvolumina betrifft.

Und: Wir brauchen Daten heterogener Art. Wenn wir uns die Corona-Pandemie ansehen, dann ist klar, dass Daten allein aus einem Land bei weitem nicht so hilfreich sind – etwa für Prognosen – als wenn wir Daten aus zahlreichen europäischen Ländern zusammen nutzen können.

Ganz wichtig ist dabei: KI ist kein Selbstzweck. KI braucht immer eine Anwendungsdomäne, um ihre gewünschte Wirkung und ihren Nutzen für unsere Gesellschaft zu entfalten. Daher brauchen wir in Europa eine gemeinsame Ausrichtung und ein gemeinsames Vorgehen bei der domänenspezifischen Datenversorgen unserer KI-Vorhaben.

Wir alle wissen: KI-Verfahren sind nur so gut, wie die Daten, die man der KI zur Verfügung stellt.

2. Nachhaltigkeit von KI-Anwendungen

Der zweite wichtige Erfolgsfaktor ist die Nachhaltigkeit von KI-Anwendungen – und damit meine ich Nachhaltigkeit auf mehreren Ebenen.

Zum einen: Daten sind ein Rohstoff, mit dem wir sehr bewusst umgehen sollten. Denn: Daten sind nicht nur sehr wertvoll. Sie verursachen in ihrer Erhebung und Speicherung auch CO2. Die großen Hochleistungsrechner für KI-Anwendungen haben einen signifikanten CO2-Ausstoß – Tendenz steigend. Das müssen wir im Blick haben und hier müssen wir ansetzen. Wie machen wir das? Wir können möglichst ressourcenschonen mit Daten umgehen, indem wir Daten nicht isoliert behandeln, sondern in ihrem ganzen Lebenszyklus betrachten lernen.

Welche Daten erhebe ich überhaupt? Wie erhebe ich diese möglichst intelligent und ressourcenschonend?  Welche Daten speichere ich? Und welche generiere ich besser jedes Mal von Neuem, um möglichst nachhaltig zu agieren? Wie können wir die Algorithmen nachhaltiger, energiesparsamer und passfähiger gestalten?

Zum anderen: Auch die Hardware muss nachhaltig und grün sein. Wir brauchen eine nachhaltige Infrastruktur, die weniger Energie verbraucht und verantwortungsvoll mit Rohstoffen umgeht. Bei Fraunhofer engagieren wir uns intensiv auf dem Gebiet der Green ICT. Federführend ist hierbei die Forschungsfabrik Mikroelektronik Deutschland, bei der Fraunhofer sehr eng mit der Leibniz-Gesellschaft zusammenarbeitet. Wir schauen uns dabei alle Aspekte der Wertschöpfungskette an: von den technologischen Prozessen über die Komponenten und Schaltungen bis hin zum gesamten Lebenszyklus des Systems.

Doch auch das ist nur der Anfang. Auch an dieser Stelle ist es zentral, dass wir eine europäisch geprägte Kollaboration anstreben. Im Bereich der Hardware für Next Generation Computing etwa hat sich eine sehr gute Zusammenarbeit zwischen Frankreich, Belgien und Deutschland entwickelt.

3. Ein föderales Konzept der Datenversorgung

Der dritte Erfolgsfaktor auf dem Weg zur KI-Exzellenz in Europa ist ein Konzept der Datenversorgung, das maßgeschneidert für ein föderales Europa ist. Weder die rein kapitalistischen Modelle der USA noch die stattlich organsierten Konzepte Chinas können hier Vorbild für uns sein. Wir brauchen dem föderalistischen Gedanken Europas folgend ein föderales System für die Daten in Europa, in dem wir optimal zusammenarbeiten, gleichzeitig aber die regionale Hoheit über die Daten behalten. Durch regionale Datenwerke – sei es für eine Kommune, einen Konzern oder eine kritische Infrastruktur wie einen Flughafen – gewähren wir Datensicherheit, schnelle Anpassungsfähigkeit und können auch energetisch schonender arbeiten.

Europäisch denken, Kooperationen fördern!

Um diese drei Erfolgsfaktoren – Datenqualität, Nachhaltigkeit und ein föderales Datenkonzept (sprich regionale Datenwerke) – zu stärken brauchen wir eine europäische Perspektive und Zusammenarbeit. Wir brauchen Investitionen in angewandte Forschung in enger Zusammenarbeit mit der Wirtschaft, um den Weg für erfolgreiche KI-Anwendungen zu ebnen.

Prof. Dr. Alexander Martin, Institutsleiter Fraunhofer IIS