Sustainable AI

Durch die Entwicklung und den Betrieb von KI werden Ressourcen verbraucht und Treibhausgase ausgestoßen. Es existieren jedoch verschiedene Handlungsfelder und Möglichkeiten um diese Umweltbelastungen zu minimieren.

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Nachhaltige künstliche Intelligenz

Die Umwelt­aus­wirk­ungen von künst­licher Intelligenz reduzieren

Bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Lösungen werden Rechenleistung und Energie in Anspruch genommen. Je nachdem, wie effizient die Rechenzentren sind und wie die genutzte Energie erzeugt wird, können dadurch große Mengen an Treibhausgasen emittiert werden.

Der Ressourcenbedarf und damit die Umweltauswirkungen von KI-Modellen ist in den letzen Jahren exponentiell gewachsen. Vor allem Entwicklung und Betrieb großer Sprachmodelle wie GPT-3 ist ressourcenintensiv, da Billionen von Parametern auf riesigen Datenmengen trainiert werden.

Trotz erster Effizienzsteigerungen ist zu erwarten, dass sich der Trend hin zu immer größeren Modellen in den nächsten Jahren fortsetzen wird. Umso wichtiger ist es, dass sich KI-Entwickler:innen dessen bewusst sind und schon während der Entwicklung Maßnahmen ergreifen, die den Energieverbrauch und damit einhergehend die entstehenden Treibhausgasemissionen reduzieren.

Vorteile von Sustainable AI

Nachhaltige KI macht ist für Unternehmen nicht nur aus der ökologischen Perspektive sinnvoll. Oft geht mit der Eröhung der Nachhaltigkeit von KI-Lösungen auch eine Reduktion der notwendigen Rechenkapazität und damit der anfallenden Kosten einher.

Unsere Stärke

statworx ist eines der führenden Beratungs- und Entwicklungs-unternehmen für Daten & KI im deutschsprachigen Raum.

Wir beschäftigen uns intensiv mit den Schnittstellen zwischen Menschen, Wirtschaft, Gesellschaft, Umwelt und KI-Technologie.

Sebastian Heinz
Gründer & CEO von statworx

Unsere Spotlight-Themen auf einen Blick:

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Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt

Drei Handlungsfelder für nachhaltige KI

Auswahl von Rechenzentren, die mit einem nachhaltigen Strommix betrieben werden

Eine nach Strommix optimierte Standortwahl kann die durch die Stromerzeugung generierten CO2-Emissionen stark reduzieren.

Nutzung effizienter und nachhaltiger Rechenzentren

Durch die Auswahl effizienter Rechenzentren kann die benötigte Energie pro Rechenleistung minimiert werden.

Optimierung der Effizienz von Infrastruktur-, Daten- und Modellarchitektur

Durch effizientes Design der Infrastruktur-, Daten- und Modellarchitektur kann die benötigte Energiemenge stark vermindert werden.

So helfen wir Ihnen

Keynotes und Vorträge

Veränderung beginnt immer mit einem erstem Impuls. In unserem Vortrag geben wir eine kurze Einführung in KI, erklären den Zusammenhang zwischen KI und Nachhaltigkeit und zeigen verschiedene Handlungsmöglichkeiten auf.

Coding Training

Bei unserem Training für nachhaltige KI zeigen wir Ihren Entwickler:innen, wie Sie die Umweltbelastung Ihrer KI-Lösungen reduzieren können. Neben Best-Practices behandeln wir verschiedenste Methoden und Tools.

Leadership Workshop

Auch für in Ihrer unternehmensweiten Daten- und KI-Strategie sollte ökologische Nachhaltigkeit eine Rolle spielen. Der Führungskräfte Workshop hilft Ihnen dabei, entsprechende Potenziale zu identifizieren und Empfehlungen zu erarbeiten.

AI Sustainability Assessment

Wir überprüfen Ihre bestehenden Data Science und KI-Lösungen und identifizieren Möglichkeiten deren Energiebedarfe, Treibhausgasemissionen und Betriebskosten zu reduzieren. Gerne helfen wir Ihnen auch anschließend diese umzusetzen.

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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