Analyse und Demonstration zu energieeffizienter künstlicher Intelligenz

Innerhalb einer Projektlaufzeit von 24 Monaten hat dieses Projekt das Ziel bestehende White-Box KI-Modelle hinsichtlich ihrer Energieeinsparpotentiale sowohl auf Hardwareseite, auf Modellseite als auch auf der Kommunikationsseite (im verteilten Training) zu analysieren und die praktische Anwendbarkeit der evaluierten Techniken und damit erzielte Einsparpotentiale insbesondere in der Energiewirtschaft zu demonstrieren. Beispielhafte Technologien, anhand derer das Energieeffizienzpotenzial demonstriert werden soll, sind die Weiterentwicklung der Hardware in Richtung FPGA, föderiertes Lernen, Distributed Training, Model Recycling und weitere innovative Ansätze. In einem anwendungsbezogenen Dialog mit der Energie- und Digitalwirtschaft im Rahmen von Workshops sollen die zu betrachtenden KI-Anwendungen konkretisiert und die erarbeiteten Ergebnisse wissenschaftlich ausgewertet werden.