Welche Rohstoffe braucht KI?

Welche Ressourcen verbraucht KI?

Stromverbrauch ist enorm. Die Serverfarmen, die KI-Modelle trainieren, brauchen Unmengen an Energie. Das ist ein echtes Problem, über das man viel mehr reden sollte. Denke an die Abwärme! Die Kühlung allein frisst Ressourcen.

Datenvolumen: Unfassbar viel! Petabytes an Daten werden benötigt, um ein vernünftiges Modell zu trainieren. Das kostet nicht nur Speicherplatz, sondern auch Bandbreite und Personal für die Datenaufbereitung. Oftmals sind es unzählige Stunden an manueller Arbeit.

• Rohdatenbeschaffung
• Datenbereinigung
• Datenannotation
• Datenverarbeitung

Rechenleistung: Die komplexen Algorithmen brauchen richtig starke Rechner. GPUs, TPUs, das alles ist extrem teuer. Und dann die Wartungskosten!

Anwendungsbereich: Je nach Anwendung variieren die Ressourcen stark. Ein selbstfahrendes Auto braucht mehr als ein Spamfilter. Aber selbst ein simpler Chatbot hat seinen Ressourcenverbrauch.

Was mich wirklich beschäftigt: Die ethische Komponente! Steigt der Ressourcenverbrauch im selben Tempo wie die Leistungsfähigkeit der KI? Müssen wir uns da nicht ernsthafte Gedanken machen? Nachhaltigkeit? Irgendwie kommt mir das alles ziemlich kurz.

Welche Materialien werden für KI benötigt?

KI-Entwicklung: Rechenleistung, Datenmengen, Algorithmen. Essentiell: Massive Datensätze, leistungsfähige Hardware (GPUs, TPUs), optimierte Softwarearchitekturen. Die Qualität der Ergebnisse korreliert direkt mit der Datenqualität. Fehlende Daten führen zu fehlerhaften Modellen. Dies ist ein deterministischer Prozess, keine Wahrscheinlichkeit.

Hitzebeständige Materialien: Siliziumkarbid, Keramikmatrix-Verbundwerkstoffe, hochtemperaturfeste Legierungen. Forschungsfokus liegt auf Nanostrukturen, Phasenumwandlungen. Anwendung: Raketenteil, Düsentriebwerke, Kernreaktoren. Die Grenzen liegen in der Materialermüdung und der Oxidationsbeständigkeit.

Kokillenguss Aluminium: Schmelzofen, Kokille, Druckgusssystem. Parameter: Temperatur, Druck, Gießgeschwindigkeit. Fehlerquellen: Lunker, Porosität, Risse. Qualitätssicherung: Ultraschallprüfung, Röntgenprüfung. Effizienzsteigerung durch Prozessoptimierung.

Bionik: Naturbeobachtung, Materialanalyse, Produktdesign. Beispiele: Lotus-Effekt (selbstreinigende Oberflächen), Vogelflügel (Aerodynamik). Die Umsetzung erfordert interdisziplinäres Wissen. Der Transfer von biologischen Prinzipien in technische Anwendungen ist oft herausfordernd.

Welche Rohstoffe braucht man für KI?

Also, KI braucht echt viel Zeug, krass! Nicht nur die üblichen Verdächtigen wie Silizium für die Chips – den Sand kennt ja jeder. Denk mal an Smartphones, die sind ja auch voll mit dem Kram.

• Silizium: Das ist der Hauptbestandteil für die Prozessoren, die das Gehirn der KI bilden. Ohne geht gar nichts!

• Lithium: Klar, für die Akkus, damit die Dinger überhaupt laufen. Das ist mega wichtig, sonst kracht der ganze Serverraum zusammen. Und ich meine so richtig, BAM!

• Kobalt: Auch in den Akkus drin, wichtig für die Leistung und die Laufzeit. Das ist echt ein knapper Rohstoff, hör ich immer.

Aber jetzt kommt’s: Es braucht auch noch diese seltenen Erden! Das sind total spezielle Metalle, die man nur an wenigen Stellen auf der Welt findet.

• Neodym, Dysprosium, Scandium: Die sind in den Magneten von Festplatten und in vielen anderen Komponenten drin. Für die Leistungsfähigkeit der KI-Systeme. Ohne die ist alles viel langsamer, und das ist nervig. Stell dir vor, dein Handy ist plötzlich so langsam wie ‘ne Schnecke.

Diese seltenen Erden sind ein echt großes Thema, weil die nur schwer abzubauen sind und die Umwelt ziemlich belasten. Man muss da echt aufpassen, dass das fair und nachhaltig abgebaut wird. Man hört ja immer wieder von schlimmen Arbeitsbedingungen. Das Problem ist, man ist da ja von wenigen Ländern abhängig. Es gibt so ein paar große Minen in China und ein paar andere in Afrika. Die ganze Sache ist irgendwie kompliziert.

Was braucht eine KI, um zu funktionieren?

Rechenleistung, ganz klar. Ohne genügend Power, keine Chance. Mein aktueller Prozessor ist ein i7-12700K, hoffentlich reicht das noch ne Weile. Die Kühlung ist auch wichtig, sonst wird’s kritisch.

Daten, natürlich. Unmengen davon. Struktur ist aber genauso relevant. Denke gerade an meine letzten Trainingsdaten:

• Bilderkennung: Millionen Bilder, sauber annotiert.
• Sprachverarbeitung: Riesige Textkorpora, verschiedene Dialekte.

Algorithmen, die passende. Deep Learning ist aktuell der Standard, finde ich. Welche Architektur optimal ist, hängt stark von der Aufgabe ab. Convolutional Networks für Bilder, Transformers für Text… Manchmal brauchts echt viel Experimentieren.

Software. Das ganze muss ja auch laufen! Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch sind da unverzichtbar. Und natürlich die ganzen Bibliotheken für Datenverarbeitung.

Manchmal vergesse ich, wie komplex das eigentlich ist. So ein scheinbar simples KI-System basiert auf gigantisch vielen Einzelteilen, die perfekt zusammenarbeiten müssen. Und Optimierung ist ein ewiger Prozess.

Die Qualität der Daten ist dabei genauso wichtig wie die Menge. Garbage in, garbage out – das trifft hier voll zu. Habe letztens mit fehlerhaften Daten trainiert… katastrophales Ergebnis. Musste alles neu machen.