Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Lage, Sprache zu erkennen und zu übersetzen oder Bilder und Videos zu analysieren. 24 Stunden am Tag, die ganz Woche lang und in irrem Tempo. Auch wir haben hier im Blog schon verschiedentlich darüber geschrieben, wie KI nach und nach ihre Rolle in der Diagnostik findet. Radiologen und Pathologen gelten manchen Kollegen gar schon als Auslaufmodell, aber alles hat seinen Preis. Und je komplexer die Aufgaben werden, desto höher sind die Anforderungen an die Hardware. Und den Energiebedarf. Technology Review (TR) hat kürzlich errechnet, dass KI-Anwendungen bis 2025 10% des weltweiten Strombedarfs beanspruchen könnten. In Worten: Zehn Prozent. Von unglaublich viel.
Zudem sind die Chips, die man aktuell genau für solche Anwendungen konstruiert, auch noch echte Autisten. Wesen mit Inselbegabung. Sie werden für eine ganz bestimmte Anwendung gebaut, etwa Röntgenbilder zu analysieren. Will man auf ihnen aber andere Anwendungen laufen lassen, sind sie strohdoof. Sprache analysieren? Fehlanzeige. Corona-Daten auswerten? Wo kommen Sie denn her …
Forscher denken deshalb mittlerweile das fast Undenkbare: Analoge Komponenten für die digitale Welt. Solche Bausteine sollen Werte mithilfe ihrer physikalischen Eigenschaften wie elektrischem Widerstand, Kapazität oder Magnetisierung auch in mehreren Zwischenphasen speichern, und nicht nur als digitale 1 oder 0. Ob das die Autismus-Probleme lösen wird, wissen wir nicht. Aber wir finden das Thema superspannend. Und wer es so sieht wie wir, hört gespannt in den Podcast Tech2go (Folge 2: Künstliche Intelligenz) rein, den Heise zur Juni-Ausgabe von TR zur Verfügung stellt.
