KI könnte durch das Kopieren des Gehirns 2.000-mal effizienter werden: Studie

Kurz gesagt

• Ein neuer Chip, der sich von der Funktionsweise des Gehirns inspirieren lässt, könnte KI bei bestimmten Aufgaben deutlich effizienter machen, fanden Forschende der Loughborough University heraus.
• Das könnte entscheidend sein, um den Energieverbrauch in Wettersystemen, biologischen Prozessen und mehr zu verringern, wo KI eingesetzt wird.
• Das Team hat bei der Entwicklung dieser KI stärker auf physikalische Prozesse statt auf Hardware gesetzt und damit die Möglichkeit angedeutet, wie KI künftig aufgebaut wird, neu zu gestalten.

KI-Systeme wie ChatGPT oder Claude sind für ihren intensiven Energieverbrauch bekannt. Sie müssen Daten an einem Ort speichern und sie dann an anderer Stelle verarbeiten, ständig hin und her. Ein Problem, das mit neuen Forschungen nun behoben werden könnte. Ein Team von Physikern der Loughborough University hat ein Gerät entwickelt, das Daten verarbeiten kann, die sich über die Zeit ändern, direkt in der Hardware. Herkömmliche Systeme haben sich in der Vergangenheit auf softwarebasierte Methoden verlassen, um dies zu tun.

Vom Gehirn inspirierten Chip, entwickelt von @LboroScience-Forschern, könnte einige KI-Aufgaben bis zu 2.000x energieeffizienter machen ⚡🧠

Das Gerät verarbeitet Daten direkt in der Hardware – und eröffnet einen neuen Weg zu stromsparenderen, nachhaltigeren KI-Systemen.

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— Loughborough University PR (@LboroPR) April 2, 2026

Mit diesem neuen Chip argumentieren die Forschenden, dass er 2.000-mal energieeffizienter sein könnte als bestehende Methoden. „Das ist aufregend, weil es zeigt, dass wir darüber nachdenken können, wie KI-Systeme aufgebaut werden“, sagte Dr. Pavel Borisov, der Erstautor der Studie, in einer Erklärung. „Indem wir physikalische Prozesse nutzen, statt uns vollständig auf Software zu verlassen, können wir den Energiebedarf für solche Aufgaben drastisch senken.“ Während konventionelle KI-Systeme ähnlich sind wie das wiederholte Hin- und Herschicken von Dokumenten zwischen zwei Büros (Speicher und Prozessor), könnte es mit diesem neuen Chip sein, als gäbe es ein einziges smarteres Büro, das an allem an einem Ort arbeitet. Brain Gain Im Kern des Chips steckt ein Speicherwiderstand, ein Speichchip, der sich vergangene Signale merkt. Dieser Speicher verändert, wie er auf neue Signale reagiert – mit anderen Worten: Er folgt nicht nur Anweisungen, sondern lernt aus der Geschichte. Das ist ein Modell, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. „Inspiriert von der Art, wie das menschliche Gehirn sehr zahlreiche und scheinbar zufällige neuronale Verbindungen zwischen all seinen Neuronen bildet, haben wir komplexe, zufällige, physikalische Verbindungen in einem künstlichen neuronalen Netzwerk geschaffen, indem wir Poren in nanometerdünnen Filmen aus Nioboxid als Teil eines neuartigen elektronischen Geräts entworfen haben“, sagte Dr. Borisov.

„Wir haben gezeigt, wie man die zukünftige Entwicklung einer komplexen Zeitreihe mit diesen Geräten vorhersagen kann – bei bis zu zweitausendfach geringerem Energieverbrauch im Vergleich zu einer Standard-Lösung auf Softwarebasis.“ KI wird oft genutzt, um Daten zu verarbeiten, die sich über die Zeit ändern, etwa Wetterberichte, die Verfolgung des Aktienmarkts oder die Wellenanalyse. Sie sind vielleicht nicht zufällig, aber sie reagieren auf kleine Veränderungen.  Für diese chaotischeren Arten von Messungen müssen herkömmliche KI-Systeme riesige Energiemengen einsetzen, um mit all den kleinen Änderungen Schritt zu halten, indem sie Informationen hin und her schicken. Dieser neue Chip könnte perfekt für solche chaotischen Systeme ausgelegt sein. Indem der Chip vergangene Messungen und Erfahrungen analysiert, lernt er diese chaotischen Messarten besser nachzuverfolgen und zu verstehen und reduziert so den benötigten Energieausstoß. Obwohl wir KI oft als etwas Ähnliches wie ChatGPT oder als Software zur Gesichtsbilderkennung denken, findet sie sich heutzutage in den meisten Anwendungen. Dieses Tool richtet sich nicht auf statische Informationen, wie bei einem Chatbot, sondern auf zeitabhängige Informationen. „Herzschlagraten, die elektrische Aktivität des Gehirns, die Außentemperatur. Alles verändert sich jeden Tag. Es gibt befähigte Anwendungen, die das verfolgen, aber sie sind energieintensiv und sie benötigen eine stabile Online-Verbindung zu einem Server“, sagte Dr. Borisov Decrypt. Das sind die Arten von Bereichen, in denen dieser Chip eingesetzt werden könnte – um smartere Systeme für Daten zu schaffen, die nicht stabil sind und sich oft im Verlauf der Zeit ändern.

„Mein Endziel wäre, dass diese Art von Technologie für ein zeitabhängiges Signal eingesetzt wird. Ob das in einem Auto ist, in einem Roboter, in einem Kernkraftwerk oder in einer Smartwatch“, fügte er hinzu. „Zum Beispiel, um zu überwachen, ob jemand einen Schlaganfall hat oder nicht, um die Gesundheit eines Automotors zu überwachen, oder ob der Kernreaktor normal läuft – solche Dinge.“