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Künstliche Intelligenz

Wasserverbrauch: Die große Unbekannte bei der zunehmenden KI-Nutzung


Der Wasserverbrauch durch Künstliche Intelligenz (KI) stellt ein erhebliches und wachsendes Problem dar: Er wirkt sich stark auf die Umwelt aus, insbesondere durch den immensen Kühlbedarf der schon für das Training von KI-Modellen nötigen Rechenzentren. Deren Energieverbrauch steht längst im Zentrum einer größeren Debatte. Der teils problematischere Wasserhunger von KI spielt bislang dagegen eine weniger sichtbare Rolle.

Die Macher einer Studie der Gesellschaft für Informatik (GI) nehmen daher nun erstmals systematisch den Wasserverbrauch von KI-Systemen entlang ihres gesamten Lebenszyklus in den Blick. Dieser reicht von der Chip-Produktion über den Rechenzentrumsbetrieb bis hin zur Entsorgung der Hardware. Im Forschungsbericht empfehlen sie technische, regulatorische und gesellschaftliche Maßnahmen zur Reduzierung des Wasserbedarfs. Es sei dringend nötig, „nachhaltige Strategien für die Zukunft zu entwickeln“.

Eine erste Schätzung des Wasserbedarfs stammt von 2023. Danach könnte die weltweite Wassernutzung durch KI-Anwendungen bis 2027 auf 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmeter (m3) ansteigen. Das entspricht mehr als dem Vier- bis Sechsfachen des jährlichen Wasserverbrauchs von Dänemark. Am Beispiel des Sprachmodells GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern zeigt diese Studie, dass dessen Training in Microsofts hochmodernen US-Rechenzentren rund 5,4 Millionen Liter benötigt haben dürfte.

Laut anderen Untersuchungen verbraucht das Erstellen eines zehnseitigen Berichts mit Llama-3-70B von Meta circa 0,7 Liter Wasser, während sich GPT-4 bis zu 60 Liter genehmigen könnte. Jede vom KI-Modell formulierte E-Mail oder 20 bis 50 Fragen an einen KI-Chatbot wie ChatGPT benötigt demnach rund einen halben Liter Wasser.

Diese Schätzungen seien jedoch mit erheblichen Unsicherheiten verbunden, heißt es in der GI-Studie: Zum einen variiere der Wasserverbrauch von Rechenzentren je nach verwendeter Kühlung und Standort. Zum anderen berücksichtigten die Projektionen aufgrund mangelnder Datenverfügbarkeit den Wasserverbrauch der Lieferkette nicht, insbesondere bei der Chip-Herstellung.

Standardisierte Messmethoden für den gesamten KI-bedingten Wasserverbrauch würden fehlen. Viele Tech-Unternehmen veröffentlichten keine detaillierten Verbrauchsdaten, monieren die Wissenschaftler. Modellierungen beruhten daher häufig auf Schätzungen.

Besonders herausfordernd: Bereits heute ist etwa die Hälfte der Weltbevölkerung von „Wasserstress“ betroffen. Die verfügbaren Süßwasserressourcen können also die Nachfrage nicht mehr decken. Bis 2030 sollen insbesondere Spanien, Italien, Belgien und Griechenland, aber auch Teile Deutschlands wie Brandenburg sowie Regionen in Mitteldeutschland betroffen sein.

Der Neubau von Rechenzentren verschärfe die Not, erläutern die Verfasser. Viele dieser Anlagen würden in Gegenden errichtet, die bereits unter Wasserknappheit leiden oder davon bedroht sind. Das könne zu Nutzungskonflikten zwischen dem steigenden Wasserbedarf der digitalen Infrastruktur und anderen gesellschaftlichen sowie ökologischen Anforderungen führen.

Energieeffiziente Algorithmen, adaptive Trainingsprozesse, spezialisierte Hardware mit geringerem Strombedarf sowie der Einsatz kleinerer, aufgabenspezifischer KI-Modelle könnten den Wasserbedarf senken, schreiben die Verfasser. Weitere Handlungsfelder: ressourcensparende Rechenzentrumsinfrastruktur wie wassersparende Kühltechnologien, der Aufbau einer konsequenten Kreislaufwirtschaft in der Hardwareproduktion, die Standortwahl von Rechenzentren unter Berücksichtigung lokaler Wasserverfügbarkeit und die Etablierung verbindlicher Transparenzstandards und neuer Bewertungsmetriken.

Fazit der Studie: „Wenn KI einen Beitrag zur Bewältigung globaler Herausforderungen leisten soll, muss sie selbst nachhaltig und verantwortungsvoll gestaltet werden.“ Es sei dringend nötig, die Debatte über eine ökologische Transformation der digitalen Infrastruktur auf fundierter Basis fortzuführen.


(mma)



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Künstliche Intelligenz

Ohne mechanische Verbindung: Virtuelles Kuppeln von Zügen per Ultrabreitband


Eine verstärkte Automatisierung im Zugverkehr könnte die Kapazität des bestehenden Schienennetzes erhöhen. Eine Schlüsseltechnologie dafür ist das virtuelle Kuppeln, bei dem einzelne Züge oder Waggons nicht mehr mechanisch verbunden sind, sondern rein digital. Sie fahren in einem festgelegten, sehr engen Abstand hintereinander. Damit dies reibungslos funktioniert, müssen die Zugteile kontinuierlich Daten über ihre Position und Geschwindigkeit austauschen. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) hat dafür im Rahmen des von der EU mit knapp 54 Millionen Euro geförderten Projekts R2DATO ein neuartiges Funksystem entwickelt und jetzt erfolgreich auf einem Testgelände erprobt.

Im Fokus des an R2DATO beteiligten DLR-Instituts für Kommunikation und Navigation lag dabei die dezentrale Kommunikation zwischen Zügen, die sich in unmittelbarer Nähe zueinander befinden. „Wir sprechen von Distanzen von zwanzig bis zweihundert Metern, die man fürs virtuelle Kuppeln benötigt“, erklärt DLR-Projektleiter Paul Unterhuber. „Für den Eisenbahnbereich ist das extrem nah.“ Denn dort komme es – abhängig von der Geschwindigkeit – zu Bremswegen, „die mehrere hundert Meter bis zu einem Kilometer lang sind“.

Das vom DLR entwickelte System nutzt Ultrabreitbandkommunikation (UWB), eine Funktechnologie, die ein extrem breites Frequenzspektrum zur Datenübertragung verwendet. Sie ermöglicht eine hochpräzise Positionsbestimmung und Datenübermittlung über kurze Distanzen. UWB wird bereits etwa in Smartphones, Ortungsgeräten für den Innen- oder Industriebereich und in Autoschlüsseln eingesetzt.

„Als weiteren Vorteil ermöglicht es UWB, die Distanz zwischen zwei Zügen sehr genau zu errechnen“, berichtet Unterhuber. Dazu nutze das Institut die Latenzzeit, die Datenpakete vom Sender zum Empfänger benötigen. Damit seien alle notwendigen Informationen vorhanden, „um Beschleunigungs- und Bremsvorgänge im für das virtuelle Kuppeln wichtigen Nahbereich zu regeln“.

Zusätzlich verfügt das System über ein laserbasiertes Referenzsystem, das ebenfalls den Abstand zwischen den Zügen misst. Es hilft, die Genauigkeit der UWB-Messungen zu überprüfen. Alle Komponenten werden von Batterien mit Strom versorgt. Mit dem parallel vorangetriebenen Projekt „digitale automatische Kupplung“ hat R2DATO nichts zu tun.

Die ersten Tests fanden auf einem 350 Meter langen Gleis der Niederländischen Staatsbahn (NS) in Amersfoort statt. Zwei Regionalzüge, die mit dem DLR-System ausgerüstet waren, legten die Strecke mehrere hundert Mal zurück. Die entscheidende Technik befand sich dabei in kompakten Boxen, die an den mechanischen Kupplungen der Züge befestigt waren. Eine weitere Einheit am Boden diente als Basisstation zur Datensammlung.

Die Züge simulierten verschiedene Szenarien bei Geschwindigkeiten von 10 bis 25 Kilometern in der Stunde, wobei die Abstände zwischen 15 und 80 Metern betrugen. Auch Szenarien, in denen ein Zug fuhr und der andere stand, wurden simuliert. Die Züge wurden von Lokführern gesteuert, was aufgrund der geringen Abstände nicht einfach zu meistern war. Das DLR-Team stellte ihnen dafür auf einem separaten Monitor Live-Informationen aus dem System zur Verfügung. Künftig sollen diese Daten zu einem weitgehend automatisierten oder autonomen Zugbetrieb beitragen.

Die Testergebnisse bezeichnet das DLR als vielversprechend: Der Abstand zwischen den Zügen ließ sich auf wenige Zentimeter genau bestimmen, was mit bisherigen Technologien im Bahnbereich nicht möglich ist. „Generell konnten wir mit den Tests grundsätzlich zeigen, dass die Kommunikation zwischen den Zügen und die darauf basierende Distanzberechnung auch in der Praxis in einem bahnnahen Umfeld funktionieren“, freut sich Unterhuber. Die gesammelten Daten sollen weiter ausgewertet werden. Die R2DATO-Koordination liegt beim französischen Bahnbetrieb SNCF. Beteiligt sind etwa auch die Deutsche Bahn, die ÖBB, die italienische Staatsbahn und diverse Ausrüster.

Das im Rahmen der Schienenverkehrsforschung entworfene DLR-Konzept Next Generation Train (NGT) setzt ebenfalls auf virtuell gekuppelte Zugverbände. Ein „NGT-Taxi“ soll den automatisierten Betrieb auf Nebenstrecken ermöglichen und diese wieder attraktiver machen. Es könnte bedarfsorientiert – mit virtuell gekuppelten Waggons – auf die Zahl der aktuell reisewilligen Fahrgäste reagieren.


(nie)



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Foto-Sync-Speicher selber bauen mit Raspi und Syncthing


Will man ohne kommerziellen Cloudspeicher seine Handyfotos komfortabel von unterwegs sichern, gibts dafür eine Reihe von Möglichkeiten. Einige davon setzen allerdings eine gewisse Einarbeitung und oft auch ein VPN oder dynamisches DNS voraus, etwa eine eigene Nextcloud-Instanz oder auch Immich, eine Open-Source-Alternative zu Google Fotos. Solcher Aufwand ist aber oft wie mit Kanonen auf Spatzen zu schießen, vor allem wenn es nur darum geht, ein paar Fotos nach Hause zu sichern.

  • Das Gratis-Tool Syncthing hält Datenbestände auf mehreren Geräten synchron.
  • Kombiniert mit einem Raspi gibt es einen schlanken Sync-Speicher ab, zum Beispiel für Backups.
  • So können Sie Ihre Fotos privat und sicher selbst synchronisieren – ohne Google Fotos oder Nextcloud.

Eine Software, die dafür geradezu prädestiniert ist, heißt Syncthing. Ihr Zweck ist es, den Inhalt von Ordnern auf mehreren Geräten synchron zu halten, also neue Dateien auf allen hinzuzufügen, gelöschte überall zu entfernen und auch geänderte Dateien an alle zu verteilen.

Die Synchronisation ist flexibel einstellbar: etwa ob ein Sync-Ordner auf einem Gerät Dateien nur empfangen oder auch an andere Geräte weiterverteilen soll, ob der Sync auf dem Handy nur im WLAN laufen soll (und wenn ja, ob nur in einem ganz bestimmten) oder auch via Mobilfunk (und wenn ja, ob auch bei Roaming). Zudem kann Syncthing versionieren und etwa frühere Versionen geänderter Dateien aufbewahren oder Gelöschtes erst mal in einen eigenen Papierkorb legen, bevor es ganz verschwindet. Die Übertragung erfolgt generell TLS-verschlüsselt, konfigurieren lässt es sich über eine Oberfläche im Webbrowser.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Foto-Sync-Speicher selber bauen mit Raspi und Syncthing“.
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Künstliche Intelligenz

iX-Workshop: IT-Umgebungen mit Microsoft Defender XDR vor Angriffen schützen


Mit Microsoft Defender XDR lassen sich unterschiedliche Aufgaben zur Prävention, Erkennung und Bekämpfung von Sicherheitsvorfällen in einer zentralen Anwendung steuern. Dazu verfügt sie über eine Anbindung an Microsoft-Dienste wie Cloud Apps, Office 365 und Entra ID.

Im dreitägigen Online-Workshop Cyberabwehr mit Microsoft Defender XDR – Roll-out, Konfiguration, Nutzung lernen Sie, wie Sie Microsoft XDR zur erfolgreichen Abwehr von Cyberangriffen nachhaltig in Ihre Unternehmensinfrastruktur integrieren und an Ihre individuellen Anforderungen gezielt anpassen. Dazu erhalten Sie einen Überblick über die verschiedenen Produkte der Defender-XDR-Suite und bekommen praxisnahe Tipps für die Einführung und Konfiguration in Ihrem Betrieb.

September
24.09. – 26.09.2025
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 26. Aug. 2025
Oktober
22.10. – 24.10.2025
Online-Workshop, 09:00 – 17:00 Uhr
10 % Frühbucher-Rabatt bis zum 23. Sep. 2025

Der Workshop richtet sich an IT- und Cybersicherheitsexperten, sowie Administrierende, die Microsoft XDR als zentrale Anwendung zur Cyberabwehr in ihrem Unternehmen etablieren wollen. Die Trainer Lukas Köglsperger und Pascal Schohn sind Experten im Bereich Cybersecurity mit Schwerpunkt auf Microsoft-Anwendungen. Sie verfügen über langjährige Erfahrung bei der Einführung und Optimierung von Microsoft XDR und im Umgang mit Sicherheitsvorfällen wie Ransomware und Identitätsdiebstahl.

Die Teilnahme an diesem praxisorientierten Workshop ist auf 20 Personen begrenzt, um einen regen Austausch mit den Trainern und den anderen Teilnehmern zu ermöglichen.


Upgrade für Ihre IT-Skills - Von Experte zu Experte

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(ilk)



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