KI made in Germany

Künstliche Intelligenz ist innerhalb der letzten Jahre zu einer nicht mehr wegzudenkenden Realität geworden. Doch aktuelle Systeme sind alles andere als perfekt – sie sind energiehungrig, fehleranfällig und schwer mit gesetzlichen Regulierungen wie dem EU-AI-Act vereinbar. Um diese großen technologischen Herausforderungen anzugehen, haben sich Forschende der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), der Technischen Universität München (TUM) und der Technischen Universität Dresden (TUD) zu einer Initiative zusammengeschlossen: gAIn (Next Generation AI Computing) will theoretische Grundlagen schaffen, neue hochgradig energieeffiziente und zuverlässige Hardware- und Software-Ansätze entwickeln und sie in die konkrete 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. 

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, deren Professur zum umfangreichen Hightech Agenda-Programm des Freistaats Bayern gehört.

Nachhaltige und zuverlässige Lösungen. 

Eine weitere große Herausforderung ist die Ressourceneffizienz. Wenn KI nicht erheblich effizienter wird, könnte schon allein der Energieverbrauch des Kommunikationssektors bereits in fünfzehn bis zwanzig Jahren die derzeitige Weltenergieproduktion übersteigen, ganz zu schweigen von dem gesamten Energiebedarf sämtlicher IT Anwendungen. Deswegen werden die Wissenschaftler:innen aus Bayern und Sachsen gemeinsam an alternativen Hardware-Plattformen arbeiten. Im Fokus stehen neuartige Ansätze wie neuromorphe Chips, Quanten- und Biocomputing.

Damit KI-Lösungen auch in sensibleren Bereichen wie etwa in der Medizin oder in kritischen Infrastrukturen wie der Telekommunikation schneller Anwendung finden, wollen Forschende der LMU, der TUM und der TUD 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.