Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Schon zu Beginn der Projektierung an die Nachhaltigkeit von Künstlicher Intelligenz denken
Künstliche Intelligenz (KI), kognitive Systeme und lernende Maschinen spielen eine entscheidende Rolle in der künftigen Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft. Das Training von KI-Modellen allerdings ist ein energieaufwendiger Prozess. Datenakquise, Modelltraining und Produktivbetrieb von Künstlicher Intelligenz bedeuten zusätzlichen Ressourcenbedarf durch hohe Rechenzeit und viel Speicherleistung oder auch den langfristigen Einsatz von Domänen- und KI-Fachleute. Wenn es gelingt, die KI selbst ressourcenschonend zu gestalten, ist ein großer Schritt in Richtung Nachhaltigkeit getan.
Dr. Paulina Sierak leitet seit März 2024 die Abteilung »Analytics«. Davor war sie Leiterin der Gruppe »Data Efficient Automated Learning« und weiß: »Bereits zu Beginn einer Projektierung ist es sinnvoll, die Ressourceneffizienz der KI selbst in den Vordergrund zu rücken – sei es im Hinblick auf Dateneinsatz oder auf benötigte Fachkräfte.«
