{"id":41610,"date":"2025-12-09T10:32:05","date_gmt":"2025-12-09T09:32:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.l3s.de\/?page_id=41610"},"modified":"2025-12-16T11:03:31","modified_gmt":"2025-12-16T10:03:31","slug":"ai-but-without-the-electricity-bill","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/magazine\/binaire-articles\/ai-but-without-the-electricity-bill\/","title":{"rendered":"KI \u2013 aber bitte ohne Stromrechnung\u00a0"},"content":{"rendered":"
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Beispielgrafik f\u00fcr sogenannte \u201eQuantenschaltungen\u201c.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Ausgabe: 02\/2025<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n

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KI-Forschung: Gegenwart und Zukunft<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Energieeffiziente KI <\/h6>\n <\/div>\n <\/div>\n
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KI \u2013 aber bitte ohne Stromrechnung <\/h1>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Der rasante Einzug der k\u00fcnstlichen Intelligenz in den Alltag hat eine Schattenseite: den enormen Energieverbrauch. Rechenzentren verschlingen bereits heute mehrere Prozent des weltweiten Energieaufkommens. Am Forschungszentrum L3S in Hannover suchen Wissenschaftler deshalb nach Wegen, KI-Systeme energieeffizienter zu gestalten.<\/p>\n

\u201eRessourceneffiziente Innovationen in den Kernelementen heutiger KI-Systeme k\u00f6nnen einen enormen Einfluss auf den globalen Energieverbrauch haben\u201c, sagt Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn, Direktoriumsmitglied am L3S und Leiter des Instituts f\u00fcr Informationsverarbeitung (TNT). Gemeinsam mit Forschern des Instituts f\u00fcr Mikroelektronische Systeme (IMS) untersucht sein Team, wie sich der Energiehunger der KI z\u00fcgeln l\u00e4sst \u2013 in Projekten wie GreenAutoML4FAS, PhoenixD und QuantumFrontiers. Das TNT erforscht die Grundlagen von Algorithmen und Trainingsverfahren, das IMS entwickelt parallel energieeffiziente Rechenarchitekturen, die KI mit minimalem Strombedarf betreiben.<\/p>\n

Quanten und Photonen: KI neu gedacht<\/span><\/p>\n

Normalerweise gilt: Je komplexer die KI, desto h\u00f6her der Energiebedarf. Doch die Professur f\u00fcr Quantum Machine Learning am TNT verfolgt einen anderen Ansatz. Quantencomputer sollen besonders rechenintensive KI-Aufgaben \u00fcbernehmen \u2013 und gleichzeitig selbst durch KI verbessert werden. Ein Kreislauf, der langfristig Energie sparen kann.<\/p>\n

Noch weiter gehen die Forschungen im Bereich photonischer Bauelemente. Mithilfe klassischer KI-Methoden gelingt es, dreidimensionale photonische Strukturen zu berechnen, die anschlie\u00dfend per 3D-Druck gefertigt werden. Diese Bauelemente l\u00f6sen mathematische Funktionen ausschlie\u00dflich mit Licht \u2013 ganz ohne elektrische Energie. Theoretisch k\u00f6nnte so k\u00fcnftig KI vollst\u00e4ndig mit Photonen betrieben werden.<\/p>\n

Rechenarchitekturen f\u00fcr selbstfahrende Autos<\/span><\/p>\n

Auch bei der Hardware steht die Energieeffizienz im Mittelpunkt. Am L3S entwickeln Wissenschaftler des IMS neuartige, heterogene Hardwarearchitekturen, die Hochleistungsrechnen und niedrigen Energieverbrauch verbinden. Ein Beispiel ist die Plattform ZuSE-KI-Mobil, die gemeinsam mit Industrie- und Forschungspartnern entstanden ist.<\/p>\n

Sie kombiniert klassische Prozessoren (CPUs), KI-Beschleuniger und weitere spezialisierte Komponenten. Entscheidend ist das effiziente \u201eMapping\u201c neuronaler Netze \u2013 also die optimale Verteilung von Rechenaufgaben \u2013 sowie das geschickte Scheduling von Algorithmen. So wird die Plattform bestm\u00f6glich ausgelastet und der Energiebedarf minimiert.<\/p>\n

Energieeffizienz als Standortfaktor<\/span><\/p>\n

\u201eDer KI-Markt der Zukunft wird nicht allein durch die leistungsf\u00e4higsten Modelle bestimmt. Auch Energieeffizienz wird zu einem entscheidenden Faktor f\u00fcr Industrie und Politik\u201c, sagt Rosenhahn. Mit ihrer Forschung wollen die Wissenschaftler am L3S dazu beitragen, dass Deutschland als Standort nicht nur technologisch, sondern auch \u00f6kologisch und wirtschaftlich attraktiv bleibt.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Timo Kaiser, M.Sc.<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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kaiser@tnt.uni-hannover.d<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Timo Kaiser ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut f\u00fcr Informationsverarbeitung. Er besch\u00e4ftigt sich mit dem Multiple-Object-Tracking und Unsicherheit in Maschinellem Lernen.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Matthias L\u00fcders, M.Sc. <\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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matthias.lueders@ims.uni-hannover.de <\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Matthias L\u00fcders ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut f\u00fcr Mikroelektronische Systeme. Er besch\u00e4ftig sich mit der Performance-Modellierung und dem Optimieren von KI-Algorithmen f\u00fcr KI-Hardware<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn<\/h4>\n <\/div>\n <\/div>\n
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rosenhahn@L3S.de<\/span><\/a>\n <\/span>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
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Bodo Rosenhahn ist Direktor am L3S und leitet das Institut f\u00fcr Informationsverarbeitung. Er forscht auf den Gebieten Computer Vision, Maschinelles Lernen und Big Data. <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Example graph for so-called \u2018quantum circuits\u2019. Issue: 02\/2025 AI Research: Present and Future Energy-Efficient AI AI \u2013 But Without the Electricity Bill The rapid integration of artificial intelligence into everyday life has a downside: its enormous energy consumption. Data centres already account for several per cent of global energy usage. At the L3S Research Center […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":41896,"parent":2750,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/full-width-page.php","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[28,229],"class_list":["post-41610","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-binaire","tag-binaire-2025-02"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-06-07 15:54:12","action":"category","newStatus":"draft","terms":[75],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41610","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41610"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41610\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":41899,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/41610\/revisions\/41899"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2750"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/41896"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41610"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41610"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.l3s.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41610"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}