Energiesparprogramm für KI-Systeme

Forscher am University College London (UCL) haben eine Technik präsentiert, die den Energieverbrauch von Systemen mit Künstlicher Intelligenz (KI) auf weniger als eine Tonne CO2 reduziert. Schlüsselelemente sind Memristoren, elektronische Bauelemente, die die Eigenschaften eines Datenspeichers und eines Transistors vereinen. Da das rechnende Element nicht mehr vom Speicher getrennt ist, entfallen die Wege zwischen beiden, bei denen Verluste auftreten.

Neuronale KI-Netze, die aus Memristoren aufgebaut sind, brauchen zwar extrem wenig Energie. Doch die jungen Bauelemente sind noch zu fehleranfällig für einen breiteren Einsatz. Die Londoner Forscher haben einen Weg gefunden, diese Pannen zu vermeiden, sodass Memristoren jetzt ihre stromsparenden Fähigkeiten voll entfalten können.

Die UCL-Ingenieure haben festgestellt, dass die Rechengenauigkeit drastisch verbessert wird, wenn Memristoren in Gruppen zusammengefasst werden. Deren Berechnungen werden gemittelt, sodass Fehler, die in einer Memristor-Gruppe auftreten, von den anderen ausgemerzt werden. Auf dieser Basis wollen die Experten jetzt KI-Systeme entwickeln.

Da Memristoren so energieeffizient sind, gelten sie auch als Kandidaten für den Einsatz in mobilen elektronischen Geräten wie Smartphones. Sie könnten ihnen soviel Rechenleistung bescheren, dass in vielen Fällen der Zugriff aufs Internet überflüssig wird, meinen die Forscher. Dies sei wichtig, weil die Datenmengen, die per Funk übertragen werden, immer weiter zunehmen, sodass die Netze drohen, überlastet zu werden. Der 5G-Standard wird zwar Abhilfe schaffen, doch 3G und 4G werden noch über Jahre stark genutzt.

(www.pressetext.com)