Künstliche Intelligenz ist praktisch: Kurz eine Frage stellen, gleich eine ausführliche Antwort darauf erhalten, ohne lange verschiedene Ergebnisse durchforsten zu müssen. Doch was praktisch ist, ist energetisch nicht unbedingt effizient: Während eine klassische Google-Suche nach einem Restaurant etwa der Energie entspricht, die eine Glühbirne für wenige Sekunden benötigt, ist die Antwort eines KI-Modells für dieselbe Frage bis zu 20-mal energieaufwändiger. Der Grund liegt im Denkprozess: Ein KI-Modell ist enorm gross und jede Anfrage ruft viele Berechnungen auf, welche interpretiert und in einen flüssigen Text verwandelt werden müssen – ein Prozess, der enorme Rechenleistung und damit Strom verbraucht.
Ein weiterer Faktor, der viel Energie braucht, ob Suchmaschine oder KI: Die Daten oder KI-Modelle sind in grossen Rechenzentren gespeichert, die geografisch oft sehr weit weg vom Computer der User entfernt sind. Die Daten der Abfrage müssen also zuerst an die Rechenzentren geschickt, dort verarbeitet und wieder zurückgeschickt werden. Und dies in Sekundenschnelle.
Prof. Dr. Yulia Sandamirskaya, Forschungsschwerpunktleiterin am Institut für Computional Life Sciences an der ZHAW, macht einen treffenden Vergleich: «Diesen Prozess kann man sich wie ein Päckli vorstellen, das via Verteilzentrale der Post zum Empfänger kommt, obwohl dieser gleich im Nachbarsdorf wohnt.»
Yulia Sandamirskaya
Forschungsschwerpunktleiterin, Institut für Computional Life Sciences, ZHAW Life Sciences and Facility Management
«Wir müssen mit neuen Technologien energieeffizienter werden und den Leuten die Kontrolle über ihre Daten zurückgeben.»
Lokale Daten für die Robotik
Sandamirskaya forscht gemeinsam mit ihrem Team und weiteren Partnern an einer neuartigen Technologie: neuromorphe Rechenchips. Das «Neuro» im Namen lässt einen bereits darauf schliessen, dass die Chips etwas mit dem menschlichen Gehirn zu tun haben könnten. Und genau so ist es: Die Forschungsgruppe rund um Yulia versucht, biologische neuronale Netze mit Algorithmen nachzuahmen und diese für neuartige Rechenchips zu verwenden. Diese könnten im Gesundheitsbereich, in der Signalverarbeitung, in der Robotik, beispielsweise in der Landwirtschaft oder in der Laborautomatisierung eingesetzt werden.
Eine der Neuheiten dabei: Die Chips würden die Daten nicht an grosse Rechenzentren irgendwo im Nirgendwo senden, sondern sie lokal speichern und verarbeiten. Das eben genannte Päckli müsste also bildlich gesprochen nur ins nächste Zimmer gebracht werden. Und würde so enorme Mengen an Energie sparen. «Die Daten sollen dort bleiben, wo sie gebraucht werden», sagt Yulia. Gerade in der Robotik sei das sehr wichtig, denn da müsse es schnell gehen. Während künstliche Intelligenz aus einem Input, einem sogenannten Prompt, einen Output erstellt, basieren die Bewegungen eines Roboters auf verschiedenen Sensorsignalen, welche in die Bewegungssteuerung einfliessen. Diese Sensorsignale in Echtzeit mit neuromorphen Chips zu bearbeiten, ist das Ziel.
Neuromorphe Chips als Antithese zu KI
Ein Chip, der ähnlich wie ein menschliches Gehirn funktioniert. Wie kann man das überhaupt nachbauen? Die Forschungsgruppe arbeitet eng mit verschiedenen Disziplinen aus Neurobiologie und Kognitionswissenschaften zusammen, um besser zu verstehen, wie die biologischen Gehirne funktionieren. «Wir wissen noch erstaunlich wenig darüber», sagt Sandamirskaya. Sie plädiert gar dafür, auch in Schulen vermehrt darüber zu sprechen, welche Eigenschaften unsere Gehirne haben, um Kinder und Jugendliche für psychische Herausforderungen, Neurodivergenzen, oder die eigenen Lernprozesse und emotionale Reaktionen zu sensibilisieren.
Künstlicher Intelligenz steht die Professorin für Cognitive Technology kritisch gegenüber: «So wie KI heute gebaut ist, werden Fakten oft vermischt, die Menschen werden «denkmüde» und vernachlässigen so die Entwicklung und das Aufrechterhalten ihrer kognitiven Fähigkeiten. Zudem birgt das rücksichtslose Teilen sensitiver Daten grosse Gefahren, wenn sie in falsche Hände geraten.»
Bei Maschinen wird Sicherheit mitgedacht
Viele Probleme der heutigen KI werden deutlich, wenn sie in der Robotik eingesetzt wird. Sicherheit ist vielleicht das wichtigste Beispiel. Sandamirskaya erklärt: «Roboter sind Maschinen. Und bei Maschinen wird Sicherheit immer mitgedacht und zertifiziert.» Sie zieht den Vergleich mit einem Auto, das vor dem Eintreten in den Markt unzählige Sicherheitstests bestehen muss. Bei Softwares, also künstlicher Intelligenz oder sozialen Medien, gibt es diese Zertifizierungsprozesse heute nicht. Ein Missstand, findet Prof. Dr. Yulia Sandamirskaya. «Es wäre schon lange an der Zeit, dass auch Softwares reguliert werden und die Entwickler Sicherheitsstandards einhalten müssen.»
Yulias Philosophie mit neuromorphen Chips ist klar: den Markt offener und breiter zu gestalten. Daten sollen lokal dort gespeichert und abgerufen werden, wo sie gebraucht werden, statt in die Hände einzelner grosser Player mit riesigen Servern zu gelangen und die Umwelt zu belasten. «Wir müssen mit neuen Technologien energieeffizienter werden und den Leuten die Kontrolle über ihre Daten zurückgeben.
