Prof. Dr. Marius Lindauer, L3S-Mitglied und Leiter des Instituts f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz an der Leibniz Universit\u00e4t Hannover, erkl\u00e4rt in einem aktuellen Video der Plattform Lernende Systeme, wie k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) effizienter wird.<\/p>\n\n\n\n
In dem Beitrag \u201eWie wird KI effizienter?\u201c erl\u00e4utert Lindauer zentrale Herausforderungen beim Einsatz moderner KI-Systeme \u2013 etwa den hohen Energiebedarf \u2013 und zeigt auf, welche technologischen Ans\u00e4tze dazu beitragen k\u00f6nnen, KI nachhaltiger und ressourcenschonender zu gestalten. Ein Fokus liegt dabei auf dem automatisierten maschinellen Lernen (AutoML), einem Forschungsbereich, den Lindauer selbst intensiv bearbeitet und der hilft, KI-Modelle nicht nur leistungsf\u00e4higer, sondern auch energieeffizienter zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n
Dieses Thema ist besonders relevant im Kontext der aktuellen Diskussionen um die Umwelt- und Energiefragen digitaler Technologien: KI-Systeme verbrauchen viel Strom, doch durch intelligente Lern- und Optimierungsverfahren kann ihr Energiebedarf deutlich reduziert werden. Lindauer f\u00fchrt anschaulich aus, wie AutoML in diesem Zusammenhang als ein Schl\u00fcsselkonzept fungiert \u2013 sowohl f\u00fcr die \u00f6kologische Nachhaltigkeit von KI als auch f\u00fcr ihre praktische Nutzbarkeit in Forschung und Industrie.<\/p>\n\n\n\n