Effiziente Künstliche Intelligenz - Wie IBM KI-Chips stromsparender machen will

Der Strombedarf von KI-Rechenzentren dürfte sich weltweit bis 2030 vervierfachen. Bei IBM tüftelt man deshalb an neuen Prozessoren, um KI-Chips effizienter zu machen. Im Gespräch mit Ralf Krauter erklärt Dr. Heike Riel, Leiterin der Abteilung Wissenschaft und Technologie, welche Ansätze vielversprechend sind.

Das erwartet Euch in dieser Folge:

(02:14) Heike Riels Mission: Die Zukunft des Computers entwickeln
(04:53) Künstliche Intelligenz spielt bei IBM schon länger eine wachsende Rolle
(12:40) Effizienz statt Präzision: Approximate Computing spart Energie
(15:55) Northpole-Chip nutzt Near-Memory-Computing  
(17:45) Analoge KI verheiratet Speicher und Prozessor 
(22:10) Wie Quantenprozessoren die Zukunft des Computers prägen
(26:35) Was Heike Riel antreibt

Unsere Gesprächspartnerin in dieser Folge:

Dr. Heike Riel, Leiterin der Abteilung Wissenschaft & Technologie bei IBM

Mehr zum Thema in der Deutschlandfunk-App:

• „KI verstehen“ zum Energieverbrauch Künstlicher Intelligenz: Verhagelt uns KI die Klimabilanz?
• „KI verstehen“ über Künstliche Intelligenz aus Europa: Auswege aus der Abhängigkeit von US-Tech-Giganten
• Künstliche Intelligenz: Der Stromhunger der KI

 
Weiterführende Links:

• IBM-Publikation (englisch): „AI Roadmap“
• Blog-Artikel (englisch) zur IBM-Roadmap für Quantencomputer
• Bericht der Internationalen Energieagentur IEA (englisch): „Energy and AI“

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