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Künstliche Intelligenz (KI) und lernende Maschinen spielen eine
entscheidende Rolle in der künftigen Transformation von Wirtschaft
und Gesellschaft. Das Training von KI-Modellen allerdings ist ein
energieaufwendiger Prozess: Datenakquise, Modelltraining und
Produktivbetrieb von Künstlicher Intelligenz bedeuten zusätzlichen
Ressourcenbedarf unter anderem durch hohe Rechenzeit und viel
Speicherleistung. Paulina Prantl (geb. Sierak), Abteilungsleitung
für »Analytics« am Fraunhofer-Institut für integrierte Schaltungen
IIS, erklärt im Podcast, wie es mit durchdachter Projektierung
gelingt, KI ressourcenschonender einzusetzen.

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„Ressourcenschonende KI: Nachhaltig von Anfang an“

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