KI News: Kurz und klar.

In der heutigen KI-Welt ist die Energieeffizienz bei der Inferenz ein entscheidender Faktor, denn der laufende Betrieb kann den CO₂-Fußabdruck des Trainings übersteigen. Ein neues, bio‑inspiriertes Konzept verbindet die Energie­landschaften von Protein‑Faltung mit den Kosten­landschaften von Inferenzaufgaben und steuert die Ausführung über einen abklingenden, geschlossenen Schleifen­schwellenwert. Ein Aufruf wird nur dann angenommen, wenn das erwartete Nutzen‑zu‑Energie‑Verhältnis vorteilhaft ist – hohe Zuverlässigkeit bei geringem Energieaufwand und geringer Auslastung. Dadurch wird die Operation gezielt auf das erste akzeptable lokale Minimum ausgerichtet, anstatt teure globale Minima zu verfolgen.

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv präsentiert M2RU, eine Mixed‑Signal‑Architektur, die das Minion Recurrent Unit (MRU) für effiziente zeitliche Verarbeitung mit On‑Chip‑Lernen kombiniert. Durch die Integration von gewichteten Bit‑Streaming‑Techniken können mehrbitige digitale Eingaben direkt in Crossbars verarbeitet werden, ohne dass eine hochauflösende Analog‑Digital‑Umwandlung erforderlich ist.

Das US-Energieministerium (DOE) hat neue Kooperationsvereinbarungen mit führenden Cloud-, Chip- und KI-Unternehmen geschlossen, um die im Trump-Administration gestartete Genesis-Mission voranzutreiben.

Angesichts schwankender Energiepreise und dem Wunsch nach sauberer und effizienter Wärmeversorgung entscheiden sich immer mehr Hausbesitzer für moderne Heiz- und Kühlsysteme, die langfristige Stabilität bieten.

Die Next Generation Mobile Networks (NGMN)-Allianz warnt, dass die derzeitigen, fragmentierten Messstandards die Betreiber in die Irre führen und sie daran hindern, ihren Energieverbrauch genau zu erfassen. Ohne ein gemeinsames Messsystem bleibt die Energieeffizienz im Mobilfunknetz unsicher.

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Energieeffizienz präsentiert ein innovatives Deep‑Learning‑Modell, das den Betriebsstress von Wärmepumpen mit einer Genauigkeit von 78 % erkennt. Das Modell, genannt PG‑DNN, kombiniert physikbasierte Merkmalsauswahl mit einer tiefen neuronalen Architektur, um die komplexen thermodynamischen Wechselwirkungen in modernen Gebäuden zu erfassen.

Transformer‑basierte Multi‑Modal‑Systeme bieten enorme Möglichkeiten, sind aber häufig durch die dichte Selbst‑Aufmerksamkeit in ihrer Rechen- und Energieeffizienz eingeschränkt. Diese Begrenzung erschwert die Skalierbarkeit in ressourcenbeschränkten Umgebungen.

Der weltweite Boom der Künstlichen Intelligenz treibt eine rasante Neubau‑Welle von Rechenzentren an. In den USA, insbesondere in Georgia, sowie in Großbritannien, etwa in Essex, werden neue Projekte in Rekordtempo errichtet. Doch die Geschwindigkeit des Aufbaus stößt auf wachsenden Widerstand in den betroffenen Gemeinden.

Ford hat beschlossen, die Produktion in stillgelegten Werken neu auszurichten, um große Batterien herzustellen. Dieser Schritt folgt auf die schleppende Entwicklung des Elektrofahrzeugmarktes, der die Erwartungen nicht erfüllt hat.

Die experimentelle Phase der generativen KI geht zu Ende. Im Jahr 2026 stehen echte autonome Systeme im Fokus, die nicht mehr nur Informationen zusammenfassen, sondern aktiv handeln.

Rechenzentren bilden das Rückgrat der modernen digitalen Infrastruktur und müssen ständig an steigende Rechenanforderungen angepasst werden. Traditionelle Designansätze, die menschliche Expertise mit spezialisierten Simulationswerkzeugen kombinieren, stoßen bei wachsender Systemkomplexität an ihre Grenzen.

Die neuesten Transformer‑Modelle haben die Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilddaten revolutioniert. Doch je nach Eingabesequenz verändern sich die Engpässe im Rechenfluss, was eine dynamische, mehrstufige Sparsity‑Strategie erfordert. Bisher konzentrierten sich die meisten sparsamen Ansätze auf einzelne Stufen und führten bei Mehrstufigkeit zu erheblichen Stromkosten.

Ein neues Forschungsprojekt namens Luca kombiniert ein Graph Neural Network mit einem großen Sprachmodell, um die Planung von Fertigungsaufträgen in Echtzeit zu optimieren. Durch eine speziell entwickelte Prompting‑Strategie erzeugt das System ein eingebettetes Repräsentationsformat, das sowohl die strukturellen Beziehungen der Maschinen als auch die kontextuellen Informationen des aktuellen Produktionszustands berücksichtigt.

Ich habe mehr als ein Dutzend AirTags im Einsatz und muss die Batterien jedes Jahr wechseln. Das ist nicht nur lästig, sondern kostet auch Zeit und Geld.

Bei der diesjährigen Re:Invent-Konferenz kündigte Amazon an, dass die kommende Generation seiner selbstentwickelten Trainium-Acceleratoren die NVLink-Technologie von Nvidia integrieren wird. Diese Kooperation soll die Leistungsfähigkeit der Chips deutlich steigern.

Moderne KI‑Systeme greifen auf eine Vielzahl von Modellen und Tools zurück, um komplexe Aufgaben zu lösen. Die Koordination dieser Modelle wird häufig von großen Sprachmodellen (LLMs) übernommen, die dabei auf qualitative Beschreibungen der Modelle zurückgreifen. Diese Beschreibungen spiegeln jedoch nicht die tatsächlichen Leistungs- und Energieeigenschaften wider, was zu suboptimalen Auswahlentscheidungen, geringerer Genauigkeit und höheren Stromkosten führt.

Die Gestaltung von Gebäuden hat direkten Einfluss auf das Wohlbefinden der Menschen und die CO₂‑Emissionen. Trotz dieser Bedeutung bleibt die Erstellung von funktionalen, energieeffizienten Grundrissen bislang ein manueller, kostenintensiver und wenig skalierbarer Prozess. GreenPlanner löst dieses Problem, indem es Designbewertung und Generierung zu einem einzigen, energie- und funktionsorientierten Framework verbindet.

Die steigenden Rechenanforderungen von Deep‑Neural‑Network‑Modellen stellen besonders auf ressourcenbeschränkten Edge‑Geräten ein erhebliches Leistungsproblem dar. Traditionelle Ansätze wie Modellkompression führen häufig zu Genauigkeitsverlusten, während spezialisierte Hardware teuer und wenig flexibel bleibt.

Der Black Friday steht vor der Tür und Sam's Club hat bereits attraktive Angebote für Technik, Laptops, Fernseher und Haushaltsgeräte veröffentlicht. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um bei hochwertigen Produkten bis zu 30 % zu sparen.

Wenn der Akku Ihres Android‑Handys schneller leer wird, als Sie es erwarten, gibt es einfache, aber wirkungsvolle Einstellungen, die Sie sofort anpassen können. Experten haben 12 spezifische Optionen identifiziert, die die Energieeffizienz Ihres Geräts erheblich steigern.

Die rasante Expansion im KI-Bereich hat die Nachfrage nach leistungsstarken GPU-Servern in Rekordhöhe angetrieben. In Rechenzentren, in denen jeder Watt zählt, wird die Technologie SC25 Power zunehmend zum Stolperstein, da sie die Stromversorgung für immer größere GPU-Cluster erschwert.

Der Green500-Index, der die energieeffizientesten Supercomputer der Welt bewertet, zeigt erneut, dass Nvidia mit seinen CPUs und GPUs die Nase vorn hat. Auf dem bi‑jährlichen Leaderboard dominiert das Unternehmen seit Jahren.

Die Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz bewegt sich zunehmend in Richtung komplexer Problemlösungen. Dabei werden Modelle nicht mehr nur auf Mustererkennung optimiert, sondern auch auf mehrstufiges, logisches Denken. Dieser Trend erfordert enorme Rechenressourcen, die weit über die bisherigen Anforderungen hinausgehen.

Früher dominierten CPUs die Rechenlandschaft, doch die Kombination aus Energieeffizienz und der rasanten Entwicklung von KI hat das Kräfteverhältnis komplett umkrempelt. Heute treibt ein intensives Zusammenspiel von GPUs, Netzwerktechnologien und Software die Grenzen der wissenschaftlichen Forschung voran.