Neuronale Netze

Zwei von drei Unternehmen sehen im Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine Chance für sich. Gleichzeitig aber haben ebenfalls zwei Drittel der deutschen Unternehmen KI-Projekte noch nicht einmal geplant. Das belegen Zahlen des Digitalverband Bitkom. Grund für die Zurückhaltung der Industrie dürften allerdings weniger ausbleibende Engagements als vielmehr unfertige Ansätze sein. Denn noch fehlt das gesamtheitliche Know-how für Abläufe, Projekte und Weiterentwicklungen bei KI-Anwendungen. Nun aber könnte die interne Logistik zu einem Wegbereiter für den umfassenderen KI-Einsatz werden.

Verschiedenartige Krisen stehen in Wechselwirkung zueinander und verstärken sich häufig gegenseitig. Treffen etwa Wetterextremsituationen auf stark ansteigende Zahlen an Krankheitsfällen, bedroht das die Wirtschaft in besonderem Maße. Doch die Krisensituationen zugrundeliegenden Daten werden in der heutigen Zeit meist bereits gesammelt. Um diese Daten allerdings miteinander zu verschneiden und effektive Vorhersagen zu generieren, braucht es innovative Techniken der Datenverarbeitung. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen.

Der Nutzen von Künstlicher Intelligenz für alle ökologischen und gesellschaftlichen Bereiche ist so umfassend, dass KI die Informationstechnik auch in den kommenden Jahren dominieren wird. Allerdings ist hoch entwickelte KI auch extrem rechenintensiv. Und mit jeder neuen Schicht an Neuronen für einen komplexeren Einsatz steigt der Energieverbrauch weiter stark an. Im Projekt EEAI suchen Forscher*innen des Fraunhofer HHI nach Möglichkeiten, den Energiebedarf zu drosseln. Erste Ergebnisse zeigen nun, dass sie fündig geworden sind und enorme Einsparpotenziale ausgemacht haben.