Stromschoner: Innovativer Transistor senkt Energiebedarf der KI auf 1 %

Künstliche Intelligenzen überschwemmen das Netz mit ihren vielfältigen Leistungen. Hast du schon einmal darüber nachgedacht, wie viel Energie das verbraucht? Das maschinelle Lernen ist derzeit ein regelrechter Stromsauger, deshalb verlagern die Anbieter die Prozesse meist in die Cloud. Unsere Endgeräte wären damit nämlich in den meisten Fällen überfordert. Für mobile, tragbare KI ist eine immense Verbrauchsreduzierung nötig, sie könnte im Ernstfall sogar zum Lebensretter werden.

Verbrauchen künstliche Intelligenzen bald deutlich weniger Strom?

Nano-elektrisches Gerät analysiert große Datenmengen

Forscher der Northwestern University in Illinois haben einen Mikrotransistor erfunden, der genau das kann: Den Stromverbrauch für High-Tech-Algorithmen immens reduzieren, um ganze 99 Prozent. Veröffentlicht haben die Ergebnisse ihrer Studie im Magazin Nature Electronics. das nano-elektrische Gerät kann große Datenmengen analysieren und alle signifikanten Bits kennzeichnen, um so als Rückgrat für ein maschinelles Lernsystem zu dienen.

»Heutzutage sammeln die meisten Sensoren Daten und senden sie dann an die Cloud, wo die Analyse auf energiehungrigen Servern erfolgt, bevor die Ergebnisse schließlich an den Benutzer zurückgeschickt werden«, erläutert Mark C. Hersam, der leitende Autor der Studie. »Dieser Ansatz ist unglaublich teuer, verbraucht viel Energie und führt zu einer Zeitverzögerung. Unser Gerät ist so energieeffizient, dass es direkt in tragbaren elektronischen Geräten zur Echtzeit-Erkennung und Datenverarbeitung eingesetzt werden kann, was ein schnelleres Eingreifen in gesundheitlichen Notfällen ermöglicht.«

Neues Gerät besteht aus zwei verschiedenen Materialien

Bisher bestehen solche Transistoren aus Silizium, das neue Gerät ist aus zweidimensionalen Schichten Molybdänsulfid in Kombination mit eindimensionalen Kohlenstoff-Nanoröhren hergestellt. Die Konstruktion ermöglicht es, mehrere Schritte in der Datenverarbeitungskette gleichzeitig durchzuführen, statt einen nach dem nächsten. Blitzschnelle Neukonfigurierungen sind jederzeit möglich. Der Energieverbrauch sinkt bei Nutzung der winzigen »Mixed-Kernel-Heterojunction-Transistoren« drastisch.

Durch den Einsatz direkt am Endgerät beschleunigen sich die Übertragungs- und Analyseprozesse drastisch, bei hoher Genauigkeit. So sind nur zwei Mikrotransistoren nötig, um anormale Herzschläge mit einer Genauigkeit von 95 % zu erkennen. Die reguläre Technik bräuchte dafür 100 Transistoren – bei vielfach höherem Energieverbrauch. Wenn die Zukunft der KI gehört, denn ebnet das neue System den Weg dorthin.