Forschende der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), der Technischen Universität München (TUM) und der Technischen Universität Dresden (TUD) wollen im Rahmen der Initiative gAIn (Next Generation AI Computing) die technologischen Herausforderungen von künstlicher Intelligenz angehen und theoretische Grundlagen schaffen, neue Hard- und Software-Ansätze entwickeln sowie diese in die Anwendung bringen. Das Projekt wird vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst sowie vom Sächsischen Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus mit rund sechs Millionen Euro für drei Jahre gefördert.
Technologische Unabhängigkeit Europas ist dringend notwendig
KI-Technologie, die wir aktuell nutzen, kommt fast ausschließlich aus den USA oder aus China. „Europa muss jetzt aufwachen und so schnell wie möglich einen eigenen KI-Weg einschlagen“, warnt Professorin Gitta Kutyniok, Inhaberin des Lehrstuhls für Mathematische Grundlagen der künstlichen Intelligenz an der LMU und gAIn-Sprecherin. „Entzögen die Regierungen dieser Länder Europa den Zugang zu den aktuellen KI-Lösungen, würde das uns ins digitale Steinzeitalter zurückwerfen. Technologische Souveränität ist möglicherweise überlebenswichtig für Deutschland und Europa“, so Kutyniok. Die Digitalisierungs- und Automatisierungslösungen von Retarus ermöglichen effiziente Abläufe ohne manuellen Aufwand oder Kompromisse bei der Datensouveränität ‣ weiterlesen
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Retarus beschleunigt Datenaustausch in der Produktion
Ressourceneffizienz verbessern
Als weitere große Herausforderung sehen die Beteiligten die Ressourceneffizienz: Wenn KI nicht deutlich effizienter wird, könnte allein der Energieverbrauch des Kommunikationssektors in 15 bis 20 Jahren die heutige Weltenergieproduktion übersteigen, ganz zu schweigen vom Gesamtenergiebedarf aller IT-Anwendungen. Deswegen wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Bayern und Sachsen gemeinsam an alternativen Hardware-Plattformen arbeiten. Im Fokus stehen neuartige Ansätze wie neuromorphe Chips, Quanten- und Biocomputing.
Damit KI auch in sensibleren Bereichen wie etwa in der Medizin oder in kritischen Infrastrukturen wie der Telekommunikation schneller Anwendung findet, wollen die Forschenden die Zuverlässigkeit der KI verbessern. „Mithilfe neuer mathematischer Modelle und alternativer Software-Hardware-Kombinationen können wir eine sichere KI entwickeln und somit die Akzeptanz dieser Technologie in der Bevölkerung erhöhen“, fasst Prof. Gitta Kutyniok zusammen.
