Die Google-Tochter Deepmind will dank eines Deep-Learning-Tools namens GNoME 2,2 Mio. neue anorganische Kristalle entdeckt haben. Diese Entdeckung entspricht dem Wert von etwa 800 Jahren Forschung und senkt die Kosten und den Zeitaufwand für die Entwicklung neuer Materialien drastisch, was sich positiv auf Branchen wie Batterien und Halbleiter auswirkt. Laut Bank Julius Bär ist das ein klares Beispiel dafür, wie Künstliche Intelligenz (KI) Effizienz- und Produktivitätssteigerungen ermöglicht und langfristig die Gesamtwirtschaft ankurbeln könnte. TraderFox berichtet und zeigt weitere Beispiele für Alphabets KI-Anstrengungen.

DeepMind, das zu Alphabet gehörende KI-Forschungslabor, hat nach Einschätzung von Julius Bär wieder einmal eine herausragende Entdeckung gemacht, die den Fortschritt in vielen Bereichen - von Elektrofahrzeugen bis hin zu Halbleitern - beschleunigen könnte. Das Unternehmen veröffentlichte laut der zitierten Schweizer Privatbank in der Fachzeitschrift Nature einen Artikel, in dem es behauptet, dank eines Deep-Learning-Tools namens GNoME (Graph Network for Materials Exploration) 2,2 Mio. neue anorganische Kristalle entdeckt zu haben, die in der Lage sind, genaue Vorhersagen für die Strukturen stabiler Kristalle zu erstellen.

Beschleunigung der Materialentdeckung mit KI

Quelle: Alphabet/DeepMind

Von den 2,2 Millionen neuen Materialien sind 380.000 die stabilsten, die der Forschungsgemeinschaft zum Testen und Synthetisieren zur Verfügung gestellt wurden. In der Vergangenheit war die Entdeckung neuer Materialien ein langwieriger, kostspieliger und ineffizienter Versuch-und-Irrtum-Prozess, der zur Entdeckung von nur 28.000 anorganischen Kristallen innerhalb eines Jahrzehnts führte.

GNoME: Nutzung von Graphennetzwerken für die Materialexploration

Quelle: Alphabet/DeepMind

Zum Vergleich: Die Entdeckung von DeepMind entspricht dem Wert von etwa 800 Jahren Forschung. Da die Kosten und der Zeitaufwand für die Entdeckung neuer Materialien sinken, könnte das Innovationstempo in verschiedenen Bereichen in die Höhe schnellen, vor allem in modernen Technologien wie Elektronik, Batterien und Halbleitern. So wurden beispielsweise 528 potenzielle Lithium-Ionen-Leiter ausgewählt, 25 Mal mehr als in einer früheren Studie, die zur Verbesserung der Leistung von wiederaufladbaren Batterien verwendet werden könnten.

KI verspricht Effizienz- und Produktivitätssteigerungen und könnte langfristig die Gesamtwirtschaft ankurbeln

Letztlich hängt die Entwicklung neuer Technologien auf der Grundlage dieser Kristalle von der Fähigkeit ab, sie herzustellen, so Luca Menozzi, Verantwortlicher Leiter im Bereich Next Generation Research bei Julius Bär. Glücklicherweise hat ein Forscherteam des Lawrence Berkeley National Laboratory eine zweite Arbeit veröffentlicht, die zeigt, wie ein autonomes Labor mit integrierter Robotik die Synthese von anorganischen Materialien optimieren kann.

Das GNoME-Modell ähnelt Alphafold, einem 2021 von DeepMind entwickelten KI-Modell, das zur Vorhersage der Struktur von Proteinen verwendet wird und der Pharmaindustrie helfen könnte, die Entwicklung neuer Medikamente zu beschleunigen. Generell sieht Menozzi diese Entdeckungen als klare Beispiele dafür, wie KI Effizienz- und Produktivitätssteigerungen fördert und wie sie langfristig die Gesamtwirtschaft ankurbeln könnte.

Weitere Beispiele für Alphabets KI-Anstrengungen und den KI-Herausforderungen rund um die US-Wahlen

Ebenfalls mit den KI-Anstrengungen von Alphabet hat sich jüngst Ed Yardeni von Yardeni Research in einer Publikation beschäftigt. Nach seinem Urteil hat das Führungsdrama bei ChatGPT in den vergangenen Wochen für Schlagzeilen gesorgt und das Rampenlicht von anderen Anbietern Künstlicher Intelligenz ferngehalten. Das bedeutet laut dem zitierten Volkswirt jedoch nicht, dass Alphabet - auch bekannt als Google - keine Fortschritte bei seinen KI-Angeboten macht. Als Beleg für diese These verweist Yardeni auf einige der neuen Möglichkeiten, wie das US-Unternehmen KI einsetzt, und auf einige der Schritte, die es im Vorfeld der Wahlen 2024 unternimmt.

1. Googles KI lernt neue Tricks.

Googles Interesse an künstlicher Intelligenz geht mindestens auf das Jahr 2014 zurück, als das Unternehmen DeepMind Technologies angeblich für rund 600 Mio. Dollar erwarb. Die jüngste Investition des Unternehmens ist die in Anthropic, das von ehemaligen ChatGPT-Mitarbeitern gegründet wurde. Nachdem Google Anfang des Jahres 500 Mio. Dollar in das Startup investiert hatte, investierte es weitere 500 Mio. USD in das Unternehmen und könnte im Laufe der Zeit weitere 1,5 Mrd. USD hinzufügen, wie ein Artikel des Wall Sreet Journals am 27. Oktober berichtete.

Alphabet baut den Einsatz von KI in seinen Angeboten aus. Laut einem CNBC-Artikel vom 2. Juni wird KI eingesetzt, um den Nutzern die Suche in ihren E-Mail-Postfächern zu erleichtern. Die Nutzer werden "Top-Ergebnisse" über dem Abschnitt "Alle Ergebnisse" sehen. Die Top-Ergebnisse werden von der KI von Google ausgewählt, um die relevantesten E-Mails anzuzeigen. Laut einem CNBC-Artikel vom 17. Mai plant das Unternehmen außerdem den Einsatz von KI zur Automatisierung von Werbung und werbegestützten Kundendienstleistungen.

Googles DeepMind-Forscher glauben, dass sie eine effizientere und automatisierte Methode zur Entwicklung von Computerchips mithilfe von KI gefunden haben. Sie haben auch ein KI-Vision-Language-Action-Modell angekündigt, mit dessen Hilfe Roboter trainiert werden können, z. B. den Müll rauszubringen. Und ihre KI zur Vorhersage von Proteinstrukturen kann nach genetischen Mutationen in den Proteinen einer Person suchen, die wahrscheinlich gesundheitliche Probleme verursachen, so ein Artikel im Scientific American vom 21. September.

Zu GNoME stellt Yardeni fest, dass DeepMind AI unlängst große Fortschritte in der Materialwissenschaft gemacht hat. Das Unternehmen habe 2,2 Millionen neue Kristallstrukturen entdeckt, die in Bereichen von erneuerbaren Energien bis hin zu fortschrittlichen Berechnungen eingesetzt werden können. Laut einem Artikel der Financial Times vom 29. November werden die Forscher die vielversprechendsten 381.000 Strukturen für weitere Tests auswählen. Die Nachricht verdeutlicht, wie viel schneller die KI in der Lage war, erfolgreiche Entdeckungen zu machen.

2. Google bereitet sich auf die US-Wahlen vor

Die künstliche Intelligenz wird im nächsten Jahr während der Kampagnen für die Präsidentschafts- und Kongresswahlen auf eine harte Probe gestellt, glaubt Yardeni. Die Fähigkeit der Technologie, falsche Anzeigen zu erstellen und zu verbreiten, werde auf die Fähigkeit der Internetanbieter treffen, solche Anzeigen zu erkennen und zu identifizieren oder zu eliminieren. Google kündigte an, dass Wahlwerbung, die auf seinen Plattformen läuft und mit Hilfe von KI erstellt oder verändert wurde, einen klaren Hinweis tragen muss.

"Wahlwerbung, die digital erstellt oder verändert wurde, muss einen Hinweis enthalten, wie z. B. 'Dieser Ton wurde mit dem Computer generiert' oder 'Dieses Bild stellt keine realen Ereignisse dar'", heißt es in einem CNBC-Artikel vom 7. September. Geringfügige Änderungen müssen nicht offengelegt werden. Aus dem Artikel ging nicht hervor, wie Google feststellen kann, ob die Anzeige von einer künstlichen Intelligenz erzeugt wurde, wenn sie nicht freiwillig offengelegt wird.

Der ehemalige CEO von Google, Eric Schmidt, ist besorgt. "Die Wahlen 2024 werden ein Chaos sein, weil die sozialen Medien uns nicht vor falsch generierter KI schützen", sagte er am 26. Juni gegenüber CNBC. "Sie arbeiten daran, aber sie haben es noch nicht gelöst." Die freie Meinungsäußerung sollte in den sozialen Medien für Menschen und nicht für Computer erlaubt sein, bemerkte er. Und Social-Media-Unternehmen sollten alle ihre Inhalte entsprechend kennzeichnen, entweder als menschlich oder als computergeneriert.

Julius Bär setzt weiter auf das Anlagethema Cloud Computing & KI

Die Bank Julius Bär vertritt vor dem skizzierten Hintergrund die Ansicht, dass der Wettlauf der KI erst begonnen hat und sie sich mit ihrer Fähigkeit, immer komplexere Probleme zu lösen, weiter beschleunigen wird. Die Schweizer Privatbank bleibt konstruktiv gestimmt, was die strukturelle Story des Anlagethemas Cloud Computing & KI betrifft, und empfihelt investierten Anlegern, an ihren Positionen festzuhalten, während neue Anleger vorübergehende Rückschläge zum Aufbau ihrer Positionen nutzen sollten.

Quelle: Qualitäts-Check TraderFox