Auf Initiative der Bayerischen KI-Agentur bündeln zwei Freistaaten ihre Expertise in Künstlicher Intelligenz (KI): Bayern und Sachsen wollen unter anderem Hardware-Plattformen für KI-Anwendungen gemeinsam verbessern. Sechs Millionen Euro Entwicklungsbudget stehen bereit.
Das gemeinsame Forschungsprojekt trägt den namen GAIn, was als Abkürzung für „Next Generation Al Computing“ dient und zudem die englische Übersetzung von „Gewinnen“ oder „Erreichen“ ist. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), der Technischen Universität München (TUM) und der Technischen Universität Dresden (TU Dresden) arbeiten im Rahmen von GAIn zusammen. „Mit stetig wachsenden Anforderungen in Medizin, Robotik und Kommunikation muss auch unser technologischer Fortschritt an Größe gewinnen“, erklärte Bayerns Wissenschaftsminister Markus Blume. „Energieeffiziente Hardware und wegweisende Software-Konzepte“ seien dafür der Schlüssel. Bayern und Sachsen steuern jeweils drei Millionen Euro zum Projekt bei. Sachsens Wissenschaftsminister Sebastian Gemkow betonte „die Ansiedlung großer Chip-Fabriken und innovativer Start-ups“, was Sachsen „europaweit führend in der Mikroelektronik“ mache. Gemeinsam mit Bayern könne man nun noch mehr Innovationspotenzial ausschöpfen.
Hardware-Plattformen maßgeblich für Erfolg
Das Projekt fußt auch auf der Erkenntnis, dass KI-Anwendungen und darauf basierende Technologien maßgeblich von den eingesetzten Hardware-Plattformen abhängig seien, wie ein Sprecher der Bayerischen Landesregierung mitteilte. Langfristig stünden KI-Anwendungen vor Herausforderungen „in den Bereichen Energieverbrauch, Berechenbarkeit, Zuverlässigkeit und der Umsetzung rechtlicher Anforderungen (wie z.B. dem EU AI and Data Act).“ Nach Einschätzung der GAIn-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler können diese mit der derzeitigen Hardware – Central Processing Units (CPUs) für Computing sowie Graphics Processing Units (GPUs) für KI-Anwendungen – nicht mehr vollständig bewältigt werden. Weitere Hürden seien mangelnde Berechenbarkeit von KI-Lösungen und mangelnde Zuverlässigkeit von KI, etwa in der Weiterentwicklung des autonomen Fahrens. Auch könne KI bei „diversen kritischen Problemklassen“ die rechtlich verlangte „Algorithmische Transparenz” und das „Recht auf Erklärung“ derzeit nicht erfüllen. In all diesen Teilbereichen setzt GAIn nun an.