„Trainieren, trainieren, trainieren“ – das ist nicht nur der Anspruch jedes Spitzensportlers. Auch KI-Systeme sind letztlich darauf angewiesen, sich ihre erstaunlichen Fähigkeiten anzutrainieren – und ihr Datenhunger ist enorm. Das war eines der wesentlichen Ergebnisse der Fachvorträge und Diskussionsrunden anlässlich des Winterkolloquiums im Paulussaal. Ob für das schlaue Design einer Waldinventur oder der optimierte Entwurf materialsparender Holzbaukomponenten: Wir alle werden bei der Nutzung der KI für derartige Lösungen als Unternehmen oder Individuen Daten und Erfahrungswerte preisgeben müssen. Ist die geforderte Effizienzsteigerung durch KI dieses Risiko wert?
Doch es gibt auch noch eine Kehrseite, die in Freiburg ebenso angesprochen wurde: Heute ist Rechnerleistung begrenzt und in dem für die KI nötigen Umfang äußerst energieintensiv. Komplexe Rechenaufgaben und die Verarbeitung von Meta-Daten für KI-basierten Prozesse scheinen uns unseren Klimazielen auf den ersten Blick also nicht näher zu bringen. Doch auch hier gab es gute Nachrichten: „Anfang Januar wurde hier in Freiburg ein komplett neues KI-Modell vorgestellt, das mit bedeutend weniger Daten- und Energieeinsatz klar bessere Ergebnisse abliefert als etwa ChatGBT 4.0“, ließ Hans-Joachim Danzer, Geschäftsführer der Danzer AG, aufhorchen.
Ein detaillierter Bericht über das Winterkolloquium wird in der kommenden Forstzeitung erscheinen.
