Tysklands vei til AI-suverenitet: forpliktelse til energieffektive systemer!

Tysklands vei til AI-suverenitet: forpliktelse til energieffektive systemer!

Utviklingen av kunstig intelligens (AI) har gjort enorme fremskritt de siste årene. Ikke desto mindre sliter dagens systemer med problemer som høyt energiforbruk, mottakelighet for feil og utfordringene med juridiske reguleringer, spesielt med tanke på EUs AI-lov. For å møte disse utfordringene har Ludwig Maximilians Universitetet i München (LMU), det tekniske universitetet i München (TUM) og det tekniske universitetet i Dresden (TUD) lansert initiativet gAIn (Next Generation AI Computing). Dette samarbeidet har som mål å utvikle grunnleggende teoretiske tilnærminger og fremme nye, energieffektive og pålitelige maskinvare- og programvareløsninger som møter fremtidens behov.

GAIn-initiativet støttes med finansiering på rundt seks millioner euro over tre år fra det bayerske statsdepartementet for vitenskap og kunst og det saksiske statsdepartementet for vitenskap, kultur og turisme. Professor Ursula Staudinger, rektor ved TUD, understreker hvor viktig dette målrettede samarbeidet er for å utvikle mer ressurseffektive AI-systemer og samtidig styrke den teknologiske suvereniteten til Tyskland og Europa.

Visjon for teknologisk suverenitet

Sebastian Gemkow, Sachsens statsminister for vitenskap, kultur og turisme, understreker at visjonen er å lede Tyskland og Europa i forkant innen AI-teknologier og sikre teknologisk uavhengighet. Markus Blume, den bayerske statsministeren for vitenskap og kunst, understreker behovet for å øke sikkerhetsstandarder og energieffektivitet i AI-forskning. Professor Gitta Kutyniok fra LMU advarer om at Europa snarest må kartlegge sin egen vei innen AI-utvikling for å opprettholde kontroll over disse nøkkelteknologiene.

GAIn-prosjektet er et pilotprosjekt for vitenskapelig samarbeid på tvers av landegrensene og skal etter planen gjennomføres fra 2024 til 2027. I tillegg til finansieringen på tre millioner euro for TU Dresden, er startmidler på rundt 500 000 euro allerede gjort tilgjengelig via det saksiske vitenskapsdepartementet. Målet med prosjektet er å utvikle innovative AI-maskinvare- og programvarekonsepter som adresserer både utfordringene med energiforbruk og forutsigbarhet og pålitelighet.

Tekniske utfordringer og løsninger

Risikoen ved nåværende AI-applikasjoner er betydelig. De viser utilstrekkelig pålitelighet på mange bruksområder og oppfyller ofte ikke kravene til algoritmisk transparens og rett til forklaring. Å løse disse problemene er avgjørende for å øke tilliten til AI-systemer og sikre dem teknisk og juridisk. Forskerne jobber med alternative maskinvareplattformer som inkluderer nevromorfe brikker, kvante- og biodatabehandling.

En sentral bekymring er å forbedre påliteligheten til AI, spesielt i sensitive områder som medisin og kritisk infrastruktur. Ved å utvikle nye matematiske modeller og innovative kombinasjoner av programvare og maskinvare, er målet å skape et trygt og akseptabelt AI-system som møter brukernes behov.

Forskning på teknologisk suverenitet

GAIn-initiativet er en del av Tysklands og EUs omfattende innsats for å hevde seg i teknologisk konkurranse gjennom forskning og innovasjon. Teknologisk suverenitet inkluderer ikke bare forståelse og mestring av nøkkelteknologier, men også utforming av krav til teknologier i samsvar med verdiene til et fritt, demokratisk samfunn. Et effektivt innovasjonsøkosystem innen mikroelektronikk er nødvendig for å øke konkurranseevnen og unngå ensidig avhengighet av råvarer.

Rammeprogrammet for forskning og innovasjon for teknologisk suverenitet (FITS2030), som skal implementeres av det føderale utdannings- og forskningsdepartementet frem til 2030, er ment å fremme MINT-sektoren, støtte forskning på nøkkelteknologier og utvikle en strategi for bærekraft. Behovet for å forbli en internasjonal leder innen fremtidige teknologier er mer presserende enn noen gang – en utfordring som samler bedrifter og akademiske institusjoner i sammenheng med gAIn-initiativet i Bayern og Sachsen.