Einer von Googles Daten-Nerds: Jim Gao von DeepMind
Einer von Googles Daten-Nerds: Jim Gao von DeepMind

Bislang kennt man das 2014 von Google übernommene Startup DeepMind eher aus der Spiele-Ecke. Per Künstlicher Intelligenz (AI) hat das DeepMind-Team seinem Algorithmus so einiges beigebracht. Vor allem selbstständiges Lernen durch Trial and Error. Das Besondere: Die AI braucht nur ganz wenige Grundinformationen, um Spiele wie Arcade selbst zu lernen. Die Spielregeln und die beste Strategie zum Sieg findet der Algorithmus dann selbst heraus. Wer sich mit AI nicht auskennt: Dieses Verhalten ist sehr beeindruckend. Übrigens auch für die, sie sich schon länger mit AI beschäftigen. Bekannt wurde der DeepMind-Algorithmus, als er zum besten Spieler des chinesischen Spiels Go wurde, das wohl komplexeste Brettspiel der Welt.

So beeindruckend das Ganze auch ist, natürlich geht es DeepMind und Google nicht um das eigenständige Erlernen von Spielregeln. Einen Einblick in das, was die DeepMind-AI in der Praxis schaffen kann, gab die Google-Tochter am Montag in der Berliner Kulturbrauerei, wo die Deutsche Energie-Agentur zum Tech-Festival eingeladen hatte. So hat Google die Systeme dafür benutzt, die Kühlsysteme seiner Rechenzentren zu verbessern. Um das Resultat vorweg zu nehmen: Die AI konnte das, was die menschlichen Experten bislang erreicht hatten, um stolze 40 Prozent verbessern.

Geschafft habe die AI das, weil sie nicht nur mit den üblichen Stellhebeln spiele oder bestimmte Zusammenhänge als gegeben hinnehme, erklärte DeepMind-Datenguru Jim Gao in Berlin. Stattdessen untersuchte der Algorithmus 1.200 unterschiedliche Datenpunkte und konnte 20 unterschiedliche Aktionen ausführen. Das Ergebnis habe so einiges infrage gestellt, was in der Energiewirtschaft bislang als bewiesen galt. „Wir haben daraus Beziehungen erkannt, die wir bislang gar nicht auf dem Schirm hatten“, berichtet Gao. Etwa, dass es effizienter ist, die Rechenlast auf mehrere Geräte zu verteilen. Oder dass ein höherer Kühlungsfluss nicht immer auch besser ist.

Angesichts des steigenden Bedarfs an Rechenleistung und Kühlung sieht man die gewonnen Einsichten bei Google als kleine Revolution. Sicher auch, weil man nun die Macht der DeepMind-Technologie in der Praxis bewiesen hat. Kleine Geschichte aus dem Nähkästchen: Bei dem Experiment habe das Team der AI zu Beginn gewisse Vorgaben machen müssen. Zum Beispiel, welche Funktionen wann und wie benötigt werden. Ohne die hatte die AI recht schnell herausgefunden: Am effizientesten kann Energie gespart werden, indem mal alle Geräte ausschaltet. Was sich kaum widerlegen lässt.

Übrigens: Im Rahmen des „Tech Festival 17“ pitchten auch mehrere Startups um die Gunst der Juroren. Hier die Gewinner:

  • In der Kategorie Urban Energy Transition gewann BeeBryte – Building Energy Intelligence aus Frankreich. Das Startup hat eine cloud-basierte Software-Lösung entwickelt, die den Energiekonsum optimieren soll.
  • Die Kategorie Cleantech against Climate Change gewann Hydrogenious Technologies aus Erlangen. Die Technologie des Unternehmens soll die sichere und verlässliche Speicherung von Wasserstoff ermöglichen.
  • Ebenfalls aus Deutschland kommt der Sieger der Kategorie Future Production & Manufacturing: Das Berliner Startup Sicoya hat kostengünstige, energieeffiziente und skalierbare optische Chips für Serververbindungen entwickelt.
  • In der Kategorie Mobility meets Energy Transition gewann die Thermal Energy Service Solutions Private Limited (TESSOL) aus Indien. Auf Basis seiner Wärmespeicher-Technologie hat das Unternehmen einen elektrisch betriebenen Kühllaster gebaut.
  • Die Kategorie Platforms and Communities gewann ME SOLshare aus Bangladesch: Mit ihrem Mikro-Grid will das Startup Energie in Regionen von Bangladesch bringen, die bisher nicht an das Stromnetz angeschlossen sind, und ermöglicht den lokalen Handel mit der gewonnenen Energie.
  • Aus Nigeria kommt der Sieger der Kategorie Sustainable Future For All. ColdHubs entwickelt ein modulares „Plug & Play“-Kühlsystem, das jenseits existierender Stromnetze mit Solarenergie betrieben werden kann und Landwirten die Möglichkeit bietet, die Nutzung über ein Pay-as-you-store-System abzurechnen.

Bild: Gründerszene