Die KI-Pläne bei Microsoft schauen in eine rosige Zukunft. Kein Wunder. Derzeit ist der Technologie-Gigant ganz oben in der Nahrungskette, hat jüngst an der Börse erstmals Konkurrenten Apple überholt, und ist durch die stetige Weiterentwicklung ihrer Software und vor allem künstlicher Intelligenz immer im Gespräch. Mit besagter künstlicher Intelligenz hat Microsoft noch viel vor.
KI-Pläne für eine Beschleunigung der Forschung
Forschung ist ein sich ständig entwickelnder Prozess. Der Fortschritt schreitet immer schneller voran. Das ist auf gewisse Weise auch logisch. Jede Erfindung, jede Entdeckung und jede Entwicklung beschleunigt weitere Erfindungen, Entdeckungen und Entwicklungen. Die Entdeckung des Feuers eröffnete unendliche Möglichkeiten. Als unsere Vorfahren das Rad erfanden, ging alles schneller und einfacher. Heute haben wir Internet, KI, unendliche Datensätze, Werkzeuge, Maschinen und so weiter, die uns dabei helfen, Dinge weiterzuentwickeln.
Microsoft setzt derzeit voll auf künstliche Intelligenz und will mit dieser die Forschung um ein Vielfaches beschleunigen. 250 Jahre Forschung sollen auf 25 Jahre komprimiert werden.
Gelingen soll das mit Azure Quantum Elements, einem Supercomputer, gepaart mit generativer KI. Mit dieser Kombination von High Performance Computing und Machine Learning will Microsoft die Wissenschaft revolutionieren – um genau zu sein „Chemie und Materialwissenschaft“, wie das Unternehmen selbst schreibt.
Einen ersten Erfolg haben diese KI-Pläne sogar bereits hervorgebracht. Innerhalb von nur einer Woche konnte ein neues Material für die Verbesserung von Akkumulatoren gefunden werden. Ein Vorgang, der normalerweise um die 20 Jahre dauert. Die KI schlug eine Lithium-Natrium-Verbindung vor, die den Lithium-Verbrauch in Akkus bis zu 70 % reduzieren könnte.
Natürlich muss das alles noch entwickelt und ausgiebig getestet werden, aber bisher hat Azure Quantum Elements der Forschung schon mal 20 Jahre gespart. Es bleibt spannend, was der Supercomputer in Zukunft noch hervorbringen wird.
KI-Pläne für kleinere Modelle mit gleicher Leistung
Bisher sind im Bereich der generativen KI vor allem Large Language Models (LLMs) angesagt. Microsoft hat jetzt ein eigenes Team gegründet, dass die Leistung von LLMs in kleinere KI-Modelle bringen soll. Kleinere Modelle mit gleichbleibender Leistung also, wie wir es bereits aus zahlreichen Technikbereichen kennen.
Die Small Language Models (SLMs) sind ein erster Schritt von Microsoft, sich unabhängiger in der KI-Entwicklung aufzustellen. Bisher basieren alle KI-basierten Anwendungen und Funktionen bei Microsoft von OpenAI und deren LLM ChatGPT oder der generativen Bild-KI DALL-E.
Die Idee hinter Small Language Models ist auch die Verringerung des Energieverbrauchs. LLMs verbrauchen sehr viel Energie in Form von Wasser und Strom, weil die Rechenleistung sehr hoch ist. ChatGPT verbraucht für 40 Antworten rund einen Liter Wasser. Dafür sind die leistungsfähigsten Prozessoren auf dem Markt notwendig und es gibt eine Art Kampf um die wertvollen Chips, die nicht in unendlicher Anzahl verfügbar sind. SLMs würden mit weniger Rechenleistung auskommen und die Notwendigkeit für die leistungsfähigen Chips senken.
Vor wenigen Monaten zeigte Microsoft mit Phi-2 bereits, dass ein SLM durchaus mit großen Konkurrenten wie Llama 2-7B mithalten oder diese sogar übertreffen kann. Der Weg scheint also geebnet.
Gerüchten zufolge könnte ein Grund für die Entwicklung auch der sein, dass sowohl die EU als auch die US-Behörden wenig begeistert von der Zusammenarbeit Microsofts und OpenAIs sind, da hier die Entstehung eines Kartells befürchtet wird.
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