StructuredDNA: Bio-Physikalisches Routing für energieeffiziente Transformer

Mit dem raschen Wachstum großer KI‑Modelle steigen Energie- und Rechenkosten exponentiell. Inspiriert von biologischen Systemen, in denen Struktur und Funktion aus energiearmen Konfigurationen entstehen, präsentiert die neue Studie StructuredDNA – ein sparsames Architektur‑Framework, das Transformer‑Routing energiebewusst gestaltet.

StructuredDNA ersetzt das herkömmliche, dichte Mixture‑of‑Experts‑Routing durch eine bio‑physikalische, energiegeleitete Routing‑Schicht. Eingaben werden dynamisch in semantische Codons gruppiert, und das Routing wählt einen einzelnen Experten, indem ein globaler Energie‑Funktionswert minimiert wird, der Kohäsion, Unsicherheit und Rechenaufwand kombiniert. Auf diese Weise wird die Auswahl von Experten nicht nur nach Leistung, sondern nach energetischer Effizienz optimiert.

Die Validierung auf dem spezialisierten BioASQ‑Benchmark und dem offenen WikiText‑103 zeigt beeindruckende Ergebnisse: Bei BioASQ (K = 50) wird die Energie‑Nutzungsdichte um 97,7 % reduziert, während der Semantic Stability Index 0,998 erreicht. Auf WikiText‑103 demonstriert die Studie eine semantische Skalierungsgesetzmäßigkeit, bei der die Architektur mit einer Experten‑Granularität von K = 2048 mehr als 99 % Energieeffizienz beibehält. Diese Zahlen belegen, dass StructuredDNA ein robustes, domänenunabhängiges Paradigma für zukünftige sparsamen Rechenrahmen darstellt.

StructuredDNA schafft einen klaren Zusammenhang zwischen bio‑physikalischen Prinzipien und sparsamen Expert‑Routing‑Strategien in Transformer‑Architekturen. Die Autoren betonen, dass die vorgestellte Proof‑of‑Concept‑Studie noch Einschränkungen aufweist, und skizzieren Wege, die Methode auf größere Modelle, umfangreichere Datensätze und komplexere Aufgaben zu skalieren. Damit eröffnet StructuredDNA neue Perspektiven für modulare, skalierbare und energieeffiziente KI‑Systeme.