Künstliche Intelligenz (KI) und lernende Maschinen spielen eine entscheidende Rolle in der künftigen Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft. Das Training von KI-Modellen allerdings ist ein energieaufwendiger Prozess: Datenakquise, Modelltraining und Produktivbetrieb von Künstlicher Intelligenz bedeuten zusätzlichen Ressourcenbedarf unter anderem durch hohe Rechenzeit und viel Speicherleistung.
Paulina Prantl (geb. Sierak), Abteilungsleitung für »Analytics« am Fraunhofer-Institut für integrierte Schaltungen IIS, erklärt im Podcast, wie es mit durchdachter Projektierung gelingt, KI ressourcenschonender einzusetzen.
