Energieverbrauch: Silicon Austria Labs forscht an energieeffizienter KI

Der Energieverbrauch von Rechenzentren steigt und steigt. Daher wird in Österreich an energieeffizienten Chips und KI-Modellen gearbeitet. Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs, zufolge ist es auch ein Schritt in Richtung unabhängiges Europa.

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✨ AI Kontextualisierung

Laut internationaler Energieagentur wird sich der weltweite Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln. Das entspricht etwas mehr als dem gesamten Stromverbrauch Japans heute. Während die EU ein verpflichtendes Nachhaltigkeits-Label entwirft, um den Energie- und Wasserverbrauch der Branche einheitlich bewerten zu können, arbeitet man in Österreich bei Silicon Austria Labs an energieeffizienter KI und Rechen-Hardware.

Stromsparen mittels Chip-Bausteinen und optimierten KI-Modellen

Bei Silicon Austria Labs arbeitete man schon 2025 an einer effizienteren KI, wie brutkasten berichtete. Nun soll Energie mittels Hardware-Beschleunigern gespart werden, also mit Chip-Bausteinen, die KI-Berechnungen mit wesentlich geringerem Energieaufwand ausführen als herkömmliche Prozessoren. So entwickelt das Silicon Austria Labs für das europäische Projekt ISOLDE im Rahmen des Chips Joint Undertaking energieeffiziente Beschleuniger.

„Unsere Stärke liegt darin, KI dort effizient zu machen, wo sie tatsächlich rechnet, im Chip und im Datacenter“, sagt Christina Hirschl, CEO von Silicon Austria Labs. „Wir entwickeln Hardware und Verfahren, die dieselbe Rechenleistung mit deutlich weniger Energie erbringen. Das ist die Grundlage, damit KI in Europa nachhaltig wachsen kann.“

Zudem optimiert Silicon Austria Labs KI-Modelle so, dass sie Daten nicht in große Rechenzentren senden, sondern direkt auf den jeweiligen Geräten laufen, wie etwa Haushaltsgeräten, Sensoren oder Satelliten. Auch an einem energieeffizienten „föderierten Lernen“ wird bei Silicon Austria Labs geforscht. Bei dem Prozess wird KI trainiert, ohne dabei sensible Daten zusammenzuführen.

Energiesparende Elektronik für ein unabhängiges Europa

Laut Silicon Austria Labs geht es bei der Forschung nicht nur um Nachhaltigkeit, sondern auch um die technologische Unabhängigkeit Europas. Durch selbst entwickelte energieeffiziente Chips und Verfahren sei man weniger abhängig von außereuropäischen Anbietern. „Energieeffiziente Elektronik ist ein Standortvorteil für Österreich und Europa“, sagt Hirschl. „Wer die sparsamste Technologie beherrscht, macht sich unabhängiger und verbindet Digitalisierung mit Klimazielen.”

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„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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