Das Jahr 2022 markiert einen Meilenstein in der Geschichte der Digitalisierung: Erstmals werden knapp zwei Drittel des weltweiten Bruttoinlandsprodukts digital generiert, wie eine IDC-Studie prognostiziert. Die unverzichtbare Basis dafür sind sichere, hochleistungs­fähige IT-Systeme und -Infrastrukturen. ­Quantencomputer sind extrem leistungsstark und damit perfekt geeignet, um die wachsenden Datenmengen von Wirtschaft und Gesellschaft zu verarbeiten. 

Vielfache Leistung

Quantencomputer sollen die Leistung herkömmlicher Computer um ein Vielfaches übertreffen, weil sie vollkommen anders funktionieren. Statt klassischen Bits, die entweder den Wert 0 oder 1 annehmen können, benutzen sie sogenannte Quantenbits, die gleichzeitig 0 und 1 sein können. „Dadurch haben sie ein immenses Potenzial, ­Probleme anzugehen, die für klassische Computer unlösbar sind. Insbesondere versprechen sie, wichtige ­Probleme der Logistik und der Medikamentenentwicklung lösen zu können. Sie sind eine zentrale Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts“, sagt Prof. Dr. Klaus Sengstock, Gruppenleiter am Institut für Laserphysik der Universität Hamburg – im Rahmen eines Forschungsprojekts soll in den nächsten fünf Jahren an der Universität Hamburg ein funktionsfähiger Quantenoptimierer entstehen. Dabei gibt es verschiedene Möglichkeiten, Qubits zu konstruieren. Zum Beispiel können Photonen, Ionen oder supraleitende Schaltkreise als physikalische Grundlage solcher Konstruktionen dienen. 

Längst läuft der globale Wettbewerb um die leistungs­fähigsten Quantencomputer auf Hochtouren. Es geht um die Märkte der Zukunft. Fördermittel, Forschungsgruppen und führende Unternehmen gestalten den Aufbruch ins Quantenzeitalter. „Wir sind im Quantencomputing bei ­einem ­Reifegrad angelangt, bei dem diese Technologie nicht länger nur ins Labor gehört“, erklärt Dr. Walter Riess, Leiter der mit zwei Nobelpreisen ausgezeichneten Abteilung Wissenschaft und Technologie von IBM ­Research in Zürich. 

Quantenprozessoren werden ­praxistauglich

Erste Quantenprozessoren sind bereits auf dem Markt: So hat IBM 2021 einen Quantenprozessor vorgestellt, der über 127 Qubits verfügt. Bis 2023 will der Konzern einen ­Quantenprozessor mit über 1.000 Qubits bauen. Über 256 Qubits verfügt ein Prozessor von QuEra ­Computing, der bald für Kunden zugänglich sein soll. QuEra nutzt ­Forschungsergebnisse über neutrale Atome, die an der Harvard University und dem Massachusetts Institute of Technology entwickelt wurden, als Grundlage für seine skalierbare, programmierbare Quantencomputerlösung. Die Hardware verwendet Arrays aus neutralen Atomen, bei denen Hunderte von Atomen gekühlt und dann durch Laserfelder in einer kleinen Vakuumkammer angeordnet werden. Während die Glaswände der Kammer Raumtemperatur ­haben, werden die Atome nur wenige ­Millimeter entfernt per ­Laser auf ein millionstel Grad Kelvin über dem absoluten Nullpunkt gekühlt. Das ist mehr als eine Million Mal kälter als der Weltraum und mehr als tausend Mal kälter als die supraleitenden Qubits anderer Branchenvertreter wie IBM und ­Google. „Es besteht eine enorme Chance, Fortschritte bei einigen der kritischsten – und derzeit unlösbaren – Probleme unserer Zeit zu erzielen, die fast jeden von uns betreffen“, sagte Alex Keesling, CEO von QuEra und Miterfinder der QuEra-Technologie. „Wir freuen uns darauf, mit unserer ersten Maschine zu demonstrieren, was Quantencomputer für die Menschheit leisten können.“ 

Qubits und Halbleiter Hand in Hand

Quantensysteme werden laut Dell Technologies künftig allerdings nicht für sich stehen, sondern eng mit klassischen IT-Systemen zusammenarbeiten. So werden QPUs (Quantum Processing Units) bald Einzug in ­konventionelle ­Systeme halten und dort ausgewählte Berechnungen durchführen. Die klassischen CPUs übernehmen Standardaufgaben und unterstützen die QPUs durch die ­Vorbereitung der Daten und die Auswertung der ­Ergebnisse. Q.ant hat zum Beispiel ein Verfahren entwickelt, dass es ermöglicht, heute etablierte elektronische Großrechner um Prozessoren zu erweitern, die mit modernster Quanten­technologie arbeiten. Durch das Aufbringen ­hochspezieller Lichtkanäle auf Silizium-Chips lassen sich mit diesem sogenannten Photonik-Chip-Verfahren Quanten auch bei Raumtemperatur nahezu verlustfrei führen, steuern und kontrollieren. 

Quanteneffekte können aber auch direkt die Halbleiterelektronik verbessern und hier zu einem Durchbruch bei der Bandbreite der Datenübertragung, der ­Energieeffizienz und der Informationssicherheit führen. Sogenannte ­Heterostrukturen, also Schichtsysteme aus ­supraleitenden und halbleitenden Materialien, sind ­vielversprechende Nachfolger für die heutige Halbleiterelektronik. Zwei in dieser Hinsicht passende Materialien sind der Supraleiter Niobnitrid (NbN) sowie der ­Halbleiter Galliumnitrid (GaN). Bislang war aller­dings unklar, wie genau sich die Elektronen an der Kontaktfläche dieser beiden Materialien verhalten – und ob womöglich die Elektronen aus dem Halbleiter die Supraleitung stören und damit die Quanteneffekte auslöschen. Forscher des Paul-Scherrer-Instituts (PSI) untersuchten genau diese Wechselwirkungen, fanden in ihren Experimenten aber schließlich heraus, dass die Elektronen in beiden Materialien „für sich“ bleiben. Vladimir Strocov, Forscher an der Synchrotron Lichtquelle Schweiz SLS des PSI: „Dieses Schichtsystem könnte tatsächlich eine neue Form der Halbleiterelektronik hervorbringen, welche die Quanteneffekte in Supraleitern einbindet und nutzt.“ Das könnte der Halbleitertechnologie eine neue Wendung ­geben und elektronische Bauteile in Zukunft noch einmal deutlich leistungsstärker machen. 

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1 Das Moore’sche Gesetz gilt weiter

Die CMOS-Transistordichte wird in den nächsten Jahren weiterhin dem Moore’schen Gesetz folgen. Ermöglicht wird dies vor allem durch Fortschritte bei der EUV-Strukturierung und durch die Einführung neuartiger Chip-Architekturen. So stößt die FinFET-Technologie bei einer Skalierung über fünf Nanometer hinaus an ihre Grenzen. Eine Lösung werden Nanosheet- oder Gate-all-around-Transistoren bieten: Dabei handelt es sich um eine ­modifizierte Transistorstruktur, bei der das Gate den Kanal von allen Seiten kontaktiert und eine kontinuierliche ­Skalierung ermöglicht. Sie versprechen Leistungssteigerungen von mehr als 25 Prozent und eine Senkung des Stromverbrauchs um mehr als 50 Prozent.

2 Neue Chip-Architekturen drängen auf den Markt

Über 50 Jahre hat die x86-Architektur die Mikro­prozessorindustrie dominiert. Mittlerweile ändert sich das ­jedoch: Die ARM-Architektur punktet zunehmend mit ­ihrer Leistung und ihrem geringen Stromverbrauch. ARM stellt seine IP-Chip-Hersteller zur Verfügung, die darauf basierend ihre eigenen Chips entwickeln und in Foundries fertigen lassen können. Darüber hinaus hat die RISC-V-Architektur in IoT-Geräten und anderen ­Anwendungen aufgrund ihres Open-Source-Vorteils und des besseren Stromverbrauchs an Bedeutung gewonnen.

3 Neue Materialien ergänzen Silizium

Silizium als Basismaterial von Mikrochips stößt ­zunehmend an seine Grenzen. Die Nachfrage nach immer ­kleineren und schnelleren integrierten ­Schaltkreisen hat die Effizienz des Materials bis an die ­Grenze des Machbaren getrieben. Die Erforschung neuer ­Materialien ist im Gange, wobei einige Materialien für die Zukunft sehr vielversprechend sind: So ­könnte Hochleistungs-­Galliumnitrid aufgrund seines hohen kritischen Energie­feldes für effizientere und schnellere ­Stromumwandlungen in Stromnetzen eingesetzt werden. Halbleiter auf ­Antimonid- und Bismuthid-Basis werden in verbesserten Infra­rotsensoren für den medizinischen und militärischen Bereich eingesetzt. Graphen hat das Potenzial, Silizium als Allzweck-Halbleitermaterial zu übertreffen, aber eine breite Kommerzialisierung könnte noch bis zu fünfundzwanzig Jahre entfernt sein. Pyrit könnte als Ersatz für das Seltenerd-Element Cadmiumtellurid verwendet werden, das in ­Solarzellen weit verbreitet ist, aber nur ­begrenzt zur Verfügung steht. Pyrit ist reichlich vorhanden, kostengünstig und nicht giftig.

4 Künstliche Intelligenz erobert die Edge

Mit einem erwarteten Wachstum von deutlich über 100 Prozent in den nächsten fünf Jahren ist die Edge-KI einer der größten Trends in der Chipindustrie. Bei der Edge-KI ist die Anwendung des erlernten „Wissens“ (die Inferenz) in die Endpunkte des Internets der Dinge eingebettet. Heute bieten handelsübliche Edge-KI-Chips eine Effizienz in der Größenordnung von 1 bis 100 Tera-­Operationen pro Sekunde pro Watt (Tops/W), wobei ­s­chnelle GPUs oder ASICs für die Berechnungen verwendet werden. Für IoT-Implementierungen werden wesent­lich ­höhere Wirkungsgrade benötigt. Die Forschung arbeitet an Lösungen, die eine Effizienz für Inferenzen in der ­Größenordnung von 10.000 Tops/W erreichen.

5 Neue 3D-Technologien ­ermöglichen ­heterogene Integration

Die heterogene Integration, also die Integration verschiedenartiger elektronischer Komponenten auf einem Chip, wird in Zukunft immer wichtiger, um die ­Speichergrenze zu überwinden oder die Funktionalität in ­Systemen mit eingeschränktem Formfaktor zu erhöhen. Basis ­dafür sind 3D-Integrationstechnologien. Aktuell können ­dabei in der Produktion Abstände zwischen den Verbindungspunkten, den Lötkugeln oder Microbumps, von etwa 30­ ­Mikrometern realisiert werden. Ziel ist es, diese ­Abstände weiter zu verringern. Das IMEC hat zum ­Beispiel bereits Verbindungsabstände von sieben Mikro­metern realisiert. Solche hochdichten Verbindungen ermög­lichen eine mehr als 16-fach höhere 3D-Verbindungsdichte ­zwischen den Chips bei der heterogenen Integration und damit einen stark reduzierten Flächenbedarf.

6 Nichtflüchtige Speicher auf dem ­Vormarsch

Bei nichtflüchtigen Speichern verringert sich zusehends die Geschwindigkeit der Skalierung. Zwar bieten Verfahren wie das Wafer-to-Wafer-Bonding bei NAND-Speichern oder die EUV-Lithografie bei DRAMs noch Potenzial zur Verbesserung der Strukturierung, doch die Grenzen sind absehbar. Neue Ansätze versprechen dagegen eine ­weitere Steigerung der Speicherkapazität. Dazu ­gehören unter ­anderem magnetische Direktzugriffsspeicher (MRAM), die einen wesentlich schnelleren Speicherzugriff bei gleichzeitig geringerem Energieverbrauch als elektronische Speicher wie DRAMs erlauben. Zudem benötigen MRAM-­Speicherzellen auf einem Chip nur einen Bruchteil des Platzes, den etwa DRAM- oder SRAM-Zellen belegen. 

7 Logik-Leistung steigern

Transistoren werden in Zukunft weiter schrumpfen – doch die Performanceverbesserung bei gleicher Leistungsaufnahme hat sich deutlich verlangsamt. Ein Grund dafür ist unter anderem die notwendige Skalierung der Strom- und Spannungsversorgung, denn mit den Strukturen werden auch die elektrischen Verbindungen minimiert – damit steigen deren Widerstände. Eine Lösung können im Substrat „vergrabene“ Stromschienen (Buried Power Rails, BPR) sein: Sie sollen durch die optimierte Stromverteilung eine Leistungssteigerung auf System­ebene ermöglichen. Weiterhin wird an neuen Materialien geforscht, die den Durchgangswiderstand reduzieren: Dazu gehören Hybridmetallisierungen mit Ruthenium oder ­Molybdän. Interconnects auf den Chips könnten in Zukunft statt aus Kupfer aus binären Legierungen und kobaltbasierten Werkstoffen bestehen, mit denen der Leitungswiderstand sinken soll.

8 CMOS und MEMS wachsen zusammen

Etablierte CMOS-Technologien werden in Zukunft ­zunehmend durch MEMS (Micro-Electro-Mechanical ­Systems) ergänzt. Die CMOS-Wafer dienen dabei als ­„intelligentes“ Substrat, da sie bereits Ansteuer- und Ausleseschaltungen, Signalverarbeitung und Schnitt­stellen zur Energie­übertragung enthalten. Durch die Kombination von CMOS und MEMS entstehen kostengünstige und extrem ­kompakte Mikrosysteme für den Einsatz in Medizin, ­Industrie, Mobilität bis hin zur ­­Luft- und Raumfahrt. 

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In den vergangenen zwei Jahrzehnten hat es das Hightech-Netzwerk Silicon Saxony geschafft, rund um Dresden Europas größten Mikroelektronik-Standort aufzubauen. Globalfoundries, Infineon und Bosch betreiben dort einige der modernsten und größten Halbleiter-Fabs weltweit. Damit könnte die Region ein gutes Vorbild für Europa sein, wie man hierzulande erfolgreich ein Halbleiter-Ökosystem aufbauen kann. Yvonne Keil, Mitglied des Vorstands von Silicon Saxony, ist überzeugt, dass sich so ein Engagement lohnt. Als ­Director Global Indirect Procurement ist Keil bei ­Globalfoundries unter anderem verantwortlich für den Bau neuer Produktionsstätten und mahnt an, dass Investitionen differenziert erfolgen müssen.

Frau Keil, wie kamen Sie überhaupt zur Halbleiterindustrie?

Yvonne Keil: Mit 16 habe ich ein Praktikum in einem Halbleiterunternehmen absolviert. Ich stand da in dieser riesigen, vollautomatisierten Fabrik mit ihrem komplexen Herstellungsprozess, bei der am Ende dieser kleine Chip herauskommt. Das fand ich faszinierend, hier wollte ich arbeiten. Ich studierte also Halbleiter- und Elektrotechnik und machte mich auf den Weg. 

Welche Technologie-Entwicklungen aus dem Bereich der Halbleiter finden Sie aktuell besonders spannend?

Y. K.: Das Spannendste ist für mich im Moment, dass Halbleitertechnologie überall im Leben eines jeden Menschen zu finden ist. Wenn Sie Auto fahren, sind da ­Hunderte von Chips darin – und wenn man für einen Halbleiterhersteller arbeitet, war man höchstwahrscheinlich an der Produktion einiger davon beteiligt. Oder man schaut sein mobiles Gerät an und denkt – hey, den Display-Chip habe ich mitentwickelt. Oder wenn man mit seinen Lieben und Freunden auf der ganzen Welt in Verbindung treten will – überall sind Halbleiter Teil des täglichen Lebens. Das fasziniert mich wirklich.

„Halbleiter sind überall und sie sind unverzichtbar.“

Was macht Halbleiter aus Ihrer Sicht so wertvoll? 

Y. K.: Um die Herausforderungen der kommenden Generationen und die, mit denen wir heute bereits konfrontiert werden, zu bewältigen, brauchen wir die Halbleitertechnologie. Wenn ich darüber nachdenke, wie ich meinen CO₂-Fußabdruck verringern und meine Lebensweise nachhaltiger gestalten kann, muss ich über ein neues Konzept des Energiemanagements und der Energieerzeugung nachdenken – dazu gehören dann fast zwangsläufig Mikrochips. Wenn man über neue Mobilitätskonzepte für Städte nachdenkt und darüber, wie man Autos verbessern kann – dann sind Halbleiter ein Teil davon. Daher haben Halbleiter heute so einen hohen Wert für uns.

Würden Sie der Aussage zustimmen, dass Mikrochips das neue Erdöl sind – also der Motor für die Volkswirtschaften?

Y. K.: Das passt ganz gut, denke ich. Halbleiter sind überall und sie sind unverzichtbar. Wichtig dabei: Es gibt nicht den einen Halbleiter. Man braucht nicht nur Zwei- oder Fünf-Nanometer-Chips. Sondern man benötigt für all die verschiedenen Aspekte des Lebens, in denen Halbleiterprodukte eingesetzt werden, sehr differenzierte Lösungen. 

Halbleiter werden zunehmend zu einem politischen Thema – was bedeutet das für die Industrie? 

Y. K.: Grundsätzlich gilt, dass die Chip-Herstellung komplex ist und die Märkte wachsen. In den vergangenen Jahren wurden die Investitionen nicht mehr in dem Maße getätigt, wie sie wahrscheinlich nötig gewesen wären, um auf die wachsende Nachfrage vorbereitet zu sein. Aber mit dem, sagen wir mal, Beschleuniger COVID-19 stehen wir vor einer neuen Geschwindigkeit der Digitalisierung. Regierungen erkennen jetzt, dass sie in die Fertigung mitinvestieren müssen, um ihre heimischen Kapazitäten zu sichern und ihre Industrien und Volkswirtschaften zu unterstützen. Das ist ein deutlicher Mentalitätswandel. Chips sind ganz klar ein Teil jeder Industrie, und das wird jetzt erkannt.

Was ist aus Ihrer Sicht erforderlich, um einen Engpass bei HalbleiterProdukten in Zukunft zu vermeiden?

Y. K.: Das, was nötig ist, ist bereits in Gang gesetzt: Wir haben in der Halbleiterindustrie begonnen, die Kapazitäten zu erhöhen und nehmen dazu erhebliche Investitionen vor. Zum Beispiel investiert Globalfoundries in eine neue Fab in Singapur und baut auch die Standorte in Dresden und den Vereinigten Staaten weiter aus. Auf der anderen ­Seite hat die Politik erkannt, dass die Halbleiterindustrie entscheidend für die Zukunft ist, und wir brauchen Rückenwind durch neue wirksame Instrumente wie den European Chips Act. Diese müssen aber auch schnell eingesetzt werden, damit die Unternehmen das klare ­Signal für weitere Investitionen bekommen. 

Reicht es denn, dazu einfach neue Fabriken zu bauen?

Y. K.: Nein, das reicht nicht. Auch das gesamte Ökosystem drumherum muss ausgebaut werden. Das bedeutet, dass auch unsere Zulieferer investieren und ihre Kapazitäten ausbauen müssen. Und natürlich müssen auch die Fachkräfte verfügbar sein, um das Wachstum zu unterstützen.

Hat die Politik in der Vergangenheit geschlafen und nicht die nötigen Maßnahmen ergriffen, um die Chip-Lieferketten zu sichern?

Y. K.: Es liegt eher daran, dass die Nachfrage nach Halbleitern wesentlich schneller gestiegen ist, als man vorhersehen konnte. Da war COVID-19 ganz klar ein Beschleuniger. Damit haben wir die nächste Stufe der Digitalisierung viel schneller erreicht, als erwartet wurde. Aber jetzt muss auch die Politik entsprechend schnell reagieren, um nicht den Anschluss zu verlieren. 

Was kann die Politik tun, um die Halbleiter­­Industrie wieder zurück nach Europa zu holen?

Y. K.: Mit dem IPCEI Instrument, dem European Chips Act oder dem US Chips Act hat die Politik richtige und wichtige Schritte gemacht. Aber: Es ist genauso wichtig, in die richtige Technologie zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu investieren. Und man muss genau überlegen, in welche Technologiefelder ganz konkret investiert wird. Denn wie ich schon gesagt habe – es gibt nicht den einen richtigen Weg und die eine richtige Technologie, sondern es gibt in der Halbleiterindustrie viele Anforderungen. Wir brauchen deshalb eine Vielzahl von innovativen und differenzierten Lösungen für viele unterschiedliche Anwendungen und Erfordernisse, um erfolgreich zu sein.

Wie ist denn Ihre persönliche Meinung zum European Chips Act?

Y. K.: Es ist der richtige Schritt nach vorn. Unsere Regierung und die Europäische Kommission unterstreichen damit, dass die Halbleiterindustrie unverzichtbar ist und dass die Politik sie unterstützen will. Aber die Investitionen und Finanzierungen müssen in die richtigen Technologien, am richtigen Ort und im richtigen Tempo getätigt werden.

Was könnten dabei Hindernisse sein?

Y. K.: Es geht vor allem um Geschwindigkeit. Die entsprechenden Entscheidungen müssen sehr schnell getroffen und konsequent umgesetzt werden.

Wie kam es dazu, dass die Region rund um Dresden zu einem der größten Mikroelektronik- und IT-Cluster Europas geworden ist?

Y. K.: Die richtigen Leute waren entscheidend. Dresden war ja bereits zu DDR-Zeiten ein Zentrum für Mikroelektronik. Als nach der Wiedervereinigung die ersten Halbleiterfirmen nach einem Standort suchten, war Dresden einfach die Stadt mit den entsprechenden Fachkräften, den richtigen Leuten mit den richtigen Fähigkeiten. Im Laufe der Jahre, und wir sprechen inzwischen von 60 Jahren Halbleiterindustrie in Dresden, haben wir rundherum ein ganzes Ökosystem aufgebaut. Das profitiert eindeutig von der richtigen Mischung aus technologischen Lehr- und Forschungskapazitäten – wir arbeiten eng mit Universitäten und zum Beispiel den Fraunhofer-Instituten zusammen –, von großen Playern wie auch kleineren Zulieferern der Halbleiterindustrie und von Firmen aus der Softwarebranche. Diese Mischung hat das Cluster so erfolgreich gemacht.

Was unterscheidet Silicon Saxony von anderen Initiativen in diesem Bereich? 

Y. K.: Angefangen hat alles in den 90er-Jahren mit einer Initiative „von unten“, sprich: der Zulieferindustrie. Ziel war es, zusammen mit der ersten Halbleiterfabrik in Dresden, das in Sachsen vorhandene Halbleiter-Ökosystem sichtbarer zu machen. Der große Unterschied zu anderen Organisationen in diesem Bereich ist, dass wir eine zu einhundert Prozent privat finanzierte Initiative sind – die Finanzierung erfolgt also ausschließlich durch die Halbleiterindustrie und ihre Zulieferer. Natürlich arbeiten wir dabei auch eng mit der Regierung zusammen. 

„Die verschiedenen Aspekte des Lebens erfordern entsprechend­ differenzierte Halbleiter­lösungen.“

Wie sieht es mit dem Nachwuchs an Fachkräften bei Ihnen aus? 

Y. K.: Wir alle brauchen sie! Wir arbeiten in einer sehr, sehr interessanten Branche, die Experten und Spezialisten in vielen Bereichen benötigt. Wir brauchen Technikerinnen und Techniker für den Betrieb großer Fabs genauso wie Fachleute in der Technologieentwicklung oder IT-Experten. Es geht darum, die nächste Generation für die kommenden Herausforderungen fit zu machen.

Was würden Sie denn einem Jugendlichen sagen, warum er eine Karriere in der Halbleiterindustrie anstreben sollte?

Y. K.: Die Halbleiterindustrie ist wirklich faszinierend – auch, weil sie einem als jungem Menschen so viele Möglichkeiten bietet. Ich zum Beispiel habe in meinen 18 Berufsjahren bereits als Automatisierungsingenieurin gearbeitet, war dann verantwortlich für die Qualitäts­sicherung in der Produktion und bin heute in der Beschaffung tätig. Es gibt so viele Bereiche bei der Herstellung von Halbleiterprodukten  … Es ist einfach großartig, ein Teil ­davon zu sein.

Was genau macht das so großartig?

Y. K.: Man kann die Welt durch Technologie verbessern. Und die Leidenschaft für Technologie verbindet Menschen und Kulturen weltweit miteinander. 

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Früher war Öl das Lebenselixier der Volkswirtschaften weltweit. Mit der zunehmend voranschreitenden Digitalisierung übernehmen Halbleiter immer mehr diese Rolle. „Mikroelektronik ist eine Schlüsseltechnologie im digitalen Zeitalter und Halbleiter sind die Basis für fast alle künftigen digitalen Technologien“, sagt Bitkom-Präsident Achim Berg. Mikrochips bilden die miniaturisierten ­Kernstücke komplexer elektronischer Schaltungen. Von der industriellen Produktion über die Medizintechnik bis hin zum vollautomatisierten Fahren – ohne Halbleiter geht kaum noch etwas. Auch den privaten Bereich haben Prozessoren und Speicherchips längst erobert: Sie sitzen in Smartphones, Küchengeräten, Fernsehern oder auch in Kreditkarten und Reisepässen. Von Chips älterer Bauart, die immer noch in vielen Anwendungen verwendet werden, bis hin zu High-End-Chips, die für Spitzenprodukte wie PCs und Smartphones benötigt werden, sind Halbleiter essenzielle Bauteile in allen elektronischen Geräten. Allein im Jahr 2021 wurden laut den auf den Halbleitermarkt spezialisierten Analysten von IC Insights 1,1353 Billionen Halbleitereinheiten ausgeliefert. 

Rasante Entwicklung

Dabei hat die Halbleitertechnologie in den letzten fünf Jahrzehnten eine rasante Entwicklung durchlaufen. Die Apollo-Mondlandefähre verwendete bei der Mondmission 1969 einige zehntausend Transistoren mit einem Gesamtgewicht von etwa 30 Kilogramm. Zum Vergleich: IBM stellte in 2021 neue Halbleiterchips mit den kleinsten jemals hergestellten Transistoren vor. Mit dem neuen ­2-Nanometer-Transistor kann das Unternehmen 50 Milliarden Transistoren auf einem Chip von der Größe eines Fingernagels unterbringen – 2 Nanometer sind schmaler als ein Strang der menschlichen DNA. 

Nachfrage deutlich größer als Angebot

Wie abhängig die globale Wirtschaft inzwischen von diesen kleinen Elektronikelementen ist, zeigen die ­Lieferengpässe, die seit Ende 2020 die Wirtschaft ausbremsen. Neue Smartphones kamen verspätet auf den Markt, Industrieroboter, Notebooks und selbst Spielekonsolen waren nur schwer erhältlich. Besonders die Automobilindustrie war betroffen: In Autofabriken standen Produktionsbänder still, Mitarbeiter wurden in Kurzarbeit geschickt. Laut dem Beratungsunternehmen AlixPartners hat die globale Automobilindustrie im Jahr 2021 rund 210 Milliarden US-Dollar an ­Umsatz wegen des Halbleitermangels verloren. Bitkom-Präsident Achim Berg: „Der anhaltende Chip-Mangel ist ein Risiko für die gesamte Wirtschaft, gerade auch in Europa und Deutschland.“ 

Dabei wird die Diskrepanz zwischen Angebot und Nachfrage von Halbleitern immer größer, wie Michael Alexander, Partner bei Roland Berger, erläutert: „Eine baldige Besserung ist nicht in Sicht. Denn der Engpass hat strukturelle Gründe, die in der aktuellen Ausgestaltung der Lieferketten liegen. Die Knappheit der Chips wird bis in das Jahr 2023 – und wahrscheinlich darüber hinaus – bestehen bleiben.“

Langwierige Produktion

Die Herstellung von Chips ist langwierig und komplex – vom Design über die Produktionsanlage, Chemikalien, Fertigung und Verpackung kann kein Land allein modernste Halbleiter produzieren. Um ein Halbleiter-Bauelement herzustellen, wird zunächst ein monokristalliner Halbleiterrohling, ein sogenannter Ingot, gesägt, geschliffen und poliert, um ihn in eine dünne Form zu bringen. Anschließend werden auf diesem Wafer nach und nach diverse isolierende oder leitende Schichten erzeugt, die jeweils mit sogenannten lithografischen Verfahren strukturiert werden. Ganz zum Schluss werden die Wafer metallisiert, so dass Strom fließen kann und sie kontaktiert werden können. So entstehen auf einem Wafer integrierte Schaltungen mit Leiterbahnen für eine große Zahl von Bauteilen parallel. Abschließend werden die ICs vereinzelt und in ein Gehäuse eingebracht. Während des gesamten Prozesses wie auch am Ende werden die Arbeitsgänge immer wieder überprüft und die Qualität der ICs und Chips
getestet.

Komplexe Wertschöpfungskette

Der Herstellungsprozess eines einzigen Halbleiterprodukts kann rund zwei Monate dauern und umfasst rund 700 Einzelschritte, so Hagen-Holger Apel, Senior Client Portfolio Manager bei DNB AM: „Dabei müssen mehr als 70-mal internationale Grenzen überquert werden, bevor ein Endverbraucher-Kunde erreicht wird. Ein in den USA ansässiges Halbleiterunternehmen kann weltweit bis zu 16.000 Zulieferer haben.“ Diese komplexe Struktur ist das Ergebnis einer jahrzehntelangen Optimierung der Wertschöpfungskette hinsichtlich Fähigkeiten und Kosten. Aber sie macht die Halbleiterindustrie auch sehr empfindlich gegenüber Störungen in der Lieferkette. 

In 2020 kamen gleich verschiedene Faktoren zusammen, die diese Struktur getroffen hat: Versorgungsengpässe bei Rohstofflieferanten, geopolitische Spannungen zwischen China und den USA sowie ein durch die Corona-­Pandemie verzerrter Markt. „Die aktuellen Liefer­engpässen sind ein Anlass, einseitige Abhängigkeiten zu hinterfragen und die Ausgangsposition im globalen Wettbewerb um digitale ­Technologien zu verbessern“, sagt Bitkom-Präsident Achim Berg. 

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Der Robotermarkt befindet sich in einer Phase des Umbruchs: Als persönliche Assistenten, autonome Fahrzeuge, Chirurgieassistenten oder Flugdrohnen erobern Roboter jetzt auch Bereiche außerhalb ihres angestammten Einsatzes in der Industrie. Laut dem Marktforschungsinstitut Tractica wurde im Jahr 2016 zum ersten Mal mehr Geld mit nichtindustriellen Robotern verdient als mit solchen, die in den Fabriken arbeiten.
Das bedeutet allerdings nicht, dass weniger Industrieroboter zum Einsatz kommen: Der Weltbranchenverband International Federation of Robotics (IFR) rechnet bis zum Jahr 2019 mit einem globalen Zuwachs von durchschnittlich mindestens 13 Prozent im Jahr. Bis dahin werden dann in der Summe mehr als 1,4 Millionen neue Industrieroboter in den Fabriken rund um den Globus installiert worden sein. Bis 2022 soll das Marktvolumen für industrielle Roboter insgesamt bei 79,58 Milliarden US-Dollar liegen, so die Marktanalysten von MarketsandMarkets. Die stärksten Wachstumsimpulse für die Roboterbranche kommen laut IFR aus China: 40 Prozent des weltweiten Marktvolumens an Industrierobotern werden 2019 alleine im Reich der Mitte verkauft.
Neben den Industrierobotern erobern Serviceroboter den Roboter-Markt: Für professionelle Anwendungen, zum Beispiel in Medizin, Landwirtschaft oder Logistik, lag der Verkaufswert 2015 laut IFR bei 4,6 Milliarden Dollar. Für 2016 bis 2019 wird mit einer weiterhin stark dynamischen Nachfrage gerechnet. Der akkumulierte Wert steigt auf 23 Milliarden US-Dollar. Zusätzlich zum bereits etablierten Geschäft mit professionellen Service­robotern wächst jetzt auch verstärkt das Consumer-Segment heran – vom Staubsauger bis zum technischen Unterhaltungskünstler. Derartige privat genutzte Serviceroboter erzielten laut IFR 2015 ein Absatzplus von 16 Prozent und stiegen auf einen akkumulierten Verkaufswert von 22 Milliarden US-Dollar. Interessant in diesem vergleichsweise neuen Marktsegment ist die Frage, wie sich die Start-up-Szene entwickelt – denn für innovative junge Firmen bieten sich hier einmalige Chancen, einen Markt zu erobern, auf dem sich noch keine großen Roboterhersteller etabliert haben.
In der Summe prognostiziert Tractica für die gesamte Roboterindustrie – inklusive autonomer Fahr- und Flugzeuge – einen wahren Boom: Von 34,1 Milliarden Dollar in 2016 soll der globale Robotermarkt auf 226,2 Milliarden Dollar bis zum Jahr 2021 ansteigen – das entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von beeindruckenden 46 Prozent.

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Intelligente Maschinen und selbstlernende Computer eröffnen auch der Elektronikbranche spannende Chancen.

Lange war die Idee von denkenden, ja sogar fühlenden Maschinen nur eine Vision von Science-Fiction-Autoren. Doch dank rasanter Entwicklungen bei den Halbleitern und neuer Ideen bei der Programmierung selbstlernender Algorithmen ist die Künstliche Intelligenz (KI; im Englischen Artificial Intelligence, AI) heute ein sehr reeller Markt, der Unternehmen spannende Perspektiven eröffnet.

Laut der Unternehmensberatung McKinsey wächst der globale Markt für KI-basierte Dienstleistungen, Software und Hardware jährlich um bis zu 25 Prozent und wird bis 2025 voraussichtlich 130 Milliarden US-Dollar erreichen. Entsprechend boomen die Investitionen in Künstliche Intelligenz, so die Ergebnisse der Studie „Artificial Intelligence: the next digital frontier“ des McKinsey Global Institutes. Im vergangenen Jahr gaben danach Unternehmen, allen voran große Technologiekonzerne wie Google und Amazon, bis zu 27 Milliarden Dollar für interne Forschung und Entwicklung intelligenter Roboter und selbstlernender Computer aus. Weitere zwölf Milliarden Dollar flossen 2016 extern in KI – also durch Private-Equity-Gesellschaften, Risikokapitalgeber oder im Rahmen von Fusionen und Übernahmen. In Summe waren dies rund 39 Milliarden Dollar, was eine Verdreifachung im Vergleich zu 2013 bedeutet. Der Großteil der derzeitigen externen Investitionen (rund 60 Prozent) fließt in maschinelles Lernen (bis zu sieben Milliarden Dollar), weitere wichtige Felder sind Bilderkennung (2,5 Milliarden bis 3,5 Milliarden Dollar) und Spracherkennung (600 Millionen bis 900 Millionen Dollar).

Intelligente Maschinen und selbstlernende Computer eröffnen der Elektronikbranche neue Marktchancen. Die Marktanalysten von TrendForce erwarten, dass die weltweiten Einnahmen aus Chip-Verkäufen zwischen 2018 und 2022 um jährlich 3,1 Prozent wachsen werden. Doch nicht nur die Nachfrage nach Prozessoren steigt – der Einsatz von KI beflügelt auch neue Lösungen in Elektronik-Sparten wie Sensorik, Hardware-Beschleunigern oder digitalen Speichermedien. So soll beispielsweise der Markt für Next-Generation-Memory-Bauelemente laut dem Marktforschungsinstitut marketsandmarkets von 2,35 Milliarden Dollar in 2017 bis zum Jahr 2023 auf 9,68 Milliarden Dollar anwachsen – unter anderem wegen Big Data, des Internets der Dinge und Anwendungen rund um die Künstliche Intelligenz. Zusätzlich führt die Etablierung von KI-basierten Dienstleistungen zu einer steigenden Nachfrage nach leistungsfähigeren Netzwerk-Infrastrukturen, Daten-Centern und Server-Systemen.

KI ist also auch für die Elektronikindustrie ein wichtiger Zukunftsmarkt. Gerne unterstützen wir Sie mit unseren Halbleiterlösungen, Experten und unserem Partnernetzwerk dabei, hierfür spannende Produkte zu entwickeln.

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Systeme mit Künstlicher Intelligenz brauchen Daten. Je mehr Daten, umso besser die Ergebnisse. Diese Daten können entweder aus Datenbanken stammen – oder sie werden mit Hilfe von Sensoren gewonnen: Sensoren messen zum Beispiel Schwingungen, Ströme und Temperaturen an Maschinen und liefern einem KI-System damit Informationen, um fällige Wartungen zu prognostizieren. Andere erfassen – integriert in Wearables – Puls, Blutdruck und vielleicht Blutzuckerwerte beim Menschen, um Rückschlüsse auf den Gesundheitszustand zu ermöglichen.

Viele Impulse hat die Sensorik in den letzten Jahren aus den Bereichen der mobilen Robotik und des autonomen Fahrens erhalten: Damit ein Fahrzeug sich autonom durch eine Umgebung bewegen kann, müssen die Fahrzeuge das Umfeld erkennen und die genaue Position bestimmen können. Dazu werden sie mit den unterschiedlichsten Sensoren ausgestattet: Ultraschallsensoren erfassen Hindernisse in kurzer Distanz, zum Beispiel beim Parken. Radarsensoren messen die Position und Geschwindigkeit von Objekten in größerer Entfernung. Lidar-Sensoren (light detection and ranging) scannen mit unsichtbarem Laser-Licht die Umgebung und liefern ein exaktes 3D-Abbild. Kamera-Systeme erfassen wichtige optische Informationen wie Farbe und Kontur eines Objektes und können über die Laufzeit eines Lichtimpulses sogar die Entfernung messen.

Mehr Informationen sind gefragt

Dabei steht heute nicht mehr nur die Positionsbestimmung eines Objekts im Vordergrund, sondern auch Informationen wie beispielsweise die Orientierung, die Größe oder auch Farbe und Textur werden immer wichtiger. Um das sicher zu bestimmen, müssen mehrere Sensoren zusammenarbeiten: Denn jedes Sensor-System bietet zwar spezifische Vorteile. Doch erst die Kombination der Informationen verschiedener Sensoren – die sogenannte Sensor-Fusion – liefert ein exaktes, vollständiges und verlässliches Bild der Umgebung. Ein einfaches Beispiel hierfür sind Bewegungssensoren, wie sie unter anderem in Smartphones Verwendung finden: Erst aus der Kombination von Beschleunigungsmesser, Magnetfelderkennung und Gyroskop können sie Richtung und Geschwindigkeit einer Bewegung messen.

Auch Sensoren werden intelligent

Doch moderne Sensorsysteme liefern nicht nur Daten für KI, sondern nutzen sie auch: Derartige Sensoren können so eine Vorverarbeitung der Messdaten durchführen und damit die zentrale Recheneinheit entlasten. Zum Beispiel hat das Start-up AEye einen neuartigen Hybrid-Sensor entwickelt, der Kamera, Festkörper-Lidar und Chips mit KI-Algorithmen kombiniert. Es überlagert die 3D-Punktewolke des Lidar mit den 2D-Pixeln der Kamera und liefert so ein 3D-Abbild der Umgebung in Farbe. Anschließend werden durch KI-Algorithmen die relevanten Informationen aus dem Umfeld des Fahrzeugs herausgefiltert und bewertet. Das System ist nicht nur um den Faktor zehn bis 20 exakter und dreimal schneller als einzelne Lidar-Sensoren, sondern es reduziert auch die Datenflut zu zentralen Prozessoreinheiten.

Sensoren liefern dem KI-System vielfältige Informationen über:

• Vibration
• Ströme
• Temperatur
• Position
• Größe
• Farbe
• Textur
• und vieles mehr…

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Smarte Home-Assistenten bestellen auf Zuruf online die gewünschten Produkte. Chat-Bots führen eigenständig Dialoge mit Kunden. Selbstfahrende Autos bringen den Fahrer sicher zum Ziel, auch wenn der sich in seine Zeitung vertieft. All das sind Anwendungen, die schon heute in unserem Alltag anzutreffen sind – und die alle etwas gemeinsam haben: Ohne Künstliche Intelligenz wären sie nicht möglich.

KI ist eine Schlüsseltechnologie, die sich in den kommenden Jahren nicht nur maßgeblich auf unser tägliches Leben, sondern auch auf die Wettbewerbsfähigkeit der gesamten Wirtschaft auswirkt. „Künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial, unser Leben zu verbessern – etwa im Gesundheits- und Bildungswesen oder in der Verwaltung. Sie bietet große Chancen für Unternehmen und hat bereits heute eine erstaunlich hohe Akzeptanz in der Bevölkerung“, sagt Achim Berg, Präsident des Branchenverbandes Bitkom.

Wie alles begann

Die Entwicklung dieser Technologie begann bereits in den 50er Jahren: Noch bevor es die Technologie wirklich gab, prägte der Computerwissenschaftler John McCarthy 1956 den Begriff „Künstliche Intelligenz“ auf einer Konferenz an der Dartmouth Universität. Die US-Regierung wurde auf das Thema aufmerksam und da sie sich von der KI einen Vorteil im Kalten Krieg versprach, stattete sie McCarthy und seinen Wissenschaftlerkollegen Marvin Minsky mit den notwendigen finanziellen Mitteln zur Entwicklung dieser neuen Technologie aus. Noch im Jahr 1970 war sich Minsky sicher: „In drei bis acht Jahren werden wir eine Maschine mit der generellen Intelligenz eines durchschnittlichen Menschen haben.“ Doch das war zu euphorisch. Die Wissenschaftler weltweit machten kaum Fortschritte, also kürzten die Regierungen die Mittel. Ein regelrechter KI-Winter brach an. Erst 1980 bekamen die Bemühungen, intelligente Maschinen zu entwickeln, wieder Auftrieb. Sie gipfelten in einem spektakulären Kampf: IBMs Supercomputer Deep Blue schlug im Jahr 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov.

Bots sind die besseren Videospieler

Ab da entwickelte sich die KI rasant. Das zeigt sich – um bei Spielen zu bleiben – zum Beispiel an dem Sieg, den ein von OpenAI entwickelter Bot gegen mehrere Profi-Spieler im Multiplayerspiel Dota 2 errang, einem der komplexesten Videospiele überhaupt. Die Besonderheit: Der Bot brachte sich das Spiel innerhalb von nur vier Monaten selbst bei. Durch ständiges Ausprobieren in extrem vielen Runden, die er mit sich selbst spielte, fand er heraus, was nötig war, um zu gewinnen. Allerdings wurde der Bot nur in einem 1-zu-1-Spiel eingesetzt – normalerweise treten zwei Teams mit jeweils fünf Spielern gegeneinander an. Ein entsprechendes Team aus fünf Bots zu kreieren, ist das nächste Ziel der Entwickler von OpenAI – übrigens ein von Elon Musk mitgegründetes Non-Profit-Forschungsinstitut, das sich die Entwicklung einer sicheren KI für die Allgemeinheit auf die Fahnen geschrieben hat.

Intelligenz in zwei Jahren verdoppelt

Ist KI also heute schon so schlau wie ein Mensch? Um das herauszufinden, haben chinesische Forscher um Feng Liu an der Chinese Academy of Science in Peking einen Test entwickelt, der die Intelligenz von Maschinen misst und sie mit menschlicher Intelligenz vergleicht. Im Fokus standen dabei digitale Assistenten wie Siri oder Cortana. Das Ergebnis: Der schlaueste Assistent ist danach der Google Assistant. Mit 47,28 Intelligenzpunkten liegt er knapp hinter der Intelligenz eines sechs Jahre alten Menschen (55,5 Punkte). Immerhin. Was aber noch viel mehr beeindruckt, ist die Geschwindigkeit, mit der Google Assistant intelligenter wird: Als Feng Liu in 2014 den Test erstmals durchführte, erreichte Google Assistant gerade einmal 26,4 Punkte – er hat in zwei Jahren seine Intelligenz also fast verdoppelt. Lernt das System in diesem Tempo weiter, wird es nicht mehr weit sein, bis die 1970 von Minsky geäußerte Vision einer Maschine mit der Intelligenz eines Erwachsenen wahr wird.

Den Menschen simulieren

Erstaunlicherweise gibt es trotz der langen Geschichte der Entwicklung intelligenter Maschinen auch heute noch keine wissenschaftlich anerkannte Definition von KI. Allgemein wird der Begriff verwendet, um Systeme zu beschreiben, die menschliche Intelligenz und Verhalten nachbilden und simulieren. Im Grunde passt dazu die Definition von MIT-Professor Marvin Minsky, der KI definiert hat als „die Wissenschaft, Maschinen dazu zu bringen, Dinge zu tun, die als intelligent angesehen werden, wenn sie von einem Menschen ausgeführt würden.“

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Vernetztes Auto für ­J­edermann

Das Start-up German Autolabs bietet mit Chris einen speziell für Autofahrer entwickelten Assis­tenten, der über eine intelli­gente Spracherkennung sowie Gestensteuerung den Zugriff aufs Smartphone auch während der Fahrt einfach und bequem ermöglicht. Chris lässt sich in jedes Fahrzeug – unabhängig von Baujahr und Modell – integrieren. Die Kombination einer flexiblen und skalierbaren Assistenz-Software mit einer Hardware zum Nachrüsten soll Connected Car-Technologie für jeden zugänglich machen.

www.hellochris.ai

Den eigenen Sprach­assistenten kreieren

Snips entwickelt eine neue Sprachplattform für Hardware-Hersteller. Der auf Künstlicher Intelligenz basierende Dienst soll es Entwicklern ermöglichen, Sprachassistenzdienste in ­­beliebige Geräte einzubetten. Gleichzeitig soll über das Internet eine Verbraucherversion zur Verfügung gestellt werden, die auf Raspberry Pi betriebenen Geräten läuft. Die Privatsphäre wird dabei großgeschrieben: Das System sendet keine Daten in die Cloud, es funktioniert vollständig offline.

www.snips.ai

Realistische Simu­lation für Autonome Fahrsysteme

Automotive Artificial Intelligence bietet eine virtuelle 3D-Plattform, die die Fahrumgebung von Autos realistisch nachahmt. Sie soll zum Test von Software für das vollautomatische Fahren eingesetzt werden und dabei die Grenzen der Systeme ausloten. Denn selbstlernende Agenten sorgen für die nötige Realität in der virtuellen Plattform: Aggressive Fahrer kommen dort genauso vor wie übervorsichtige, willkürliche Spurwechsel genauso wie unvorhersehbare Bremsmanöver anderer am Verkehr be­teiligter (simulierter) Fahrzeuge.

www.automotive-ai.com

Haustiere ­intelligenter­ ­füttern

Petnet bietet mit SmartShop Beta einen digitalen Marktplatz, der mit Künstlicher Intelligenz Besitzer von Hunden und Katzen zu passenden Nahrungsmitteln für ihr Tier führt – abhängig von Rasse und spezifischen Bedürfnissen. Zur Fütterung hat das Start-up zudem den Petnet SmartFeeder entwickelt: Über ihn lassen sich die Haustiere automatisch mit individuellen Portionen versorgen. Das System meldet per App die durchgeführte Fütterung oder wenn das Futter knapp wird. Auch eine auto­matische Nachbestellung im SmartShop lässt sich ­einrichten.

www.petnet.io

Smarte ­Wasserflasche

Bellabeat hat bereits erfolgreich Healthtracker in Schmuckform für Frauen auf den Markt gebracht. Ergänzend dazu hat das Start-up mit Spring eine intelligente Wasserflasche entwickelt: Das System erfasst über Sensoren, wie viel Wasser die Nutzerin trinkt und wie aktiv sie ist, wie viel sie schläft oder wie ihre Stressempfindlichkeit ist. Mit einer App wird mithilfe von speziellen KI-Algorithmen der individuelle Flüssigkeitsbedarf analysiert und eine Empfehlung zur Trinkmenge gegeben.

www.bellabeat.com

Drohne fürs ­Gefährliche

Hivemind Nova ist ein Quadrocopter für Strafverfolgungs-, Ersthelfer- und Sicherheitsanwendungen. Die Drohne lernt aus Erfahrung, sich in Sperrgebieten oder gefährlichen Umgebungen zurecht zufinden. Ohne einen Piloten, der sie fernsteuert, erforscht sie autonom gefährliche Gebäude, Tunnel usw., bevor Menschen sie betreten. Sie überträgt HD-Videos und eine Karte des Gebäudelayouts live an die Anwender. Hivemind Nova lernt und verbessert sich im Laufe der Zeit kontinuierlich. Je mehr sie benutzt wird, desto fähiger wird sie.

www.shield.ai

Verschleiß im Voraus ­erkennen

Konux verbindet smarte Sensoren und Analytik, basierend auf Künstlicher Intelligenz. Eingesetzt wird die Lösung zum Beispiel bei der Bahn zur Überwachung von Weichen: Felddaten, die bereits im Sensor vorverarbeitet werden, werden drahtlos auf eine Analyseplattform übertragen und mit weiteren Datenquellen wie Fahrplänen, meteorologischen Daten oder Wartungsprotokollen kombiniert. Anschließend werden die Daten mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen analysiert, um Verhaltensanomalien und kritischen Verschleiß im Voraus zu erkennen.

www.konux.com

Mehr ­Erfolg mit der Stellen­anzeige

Textio ist eine erweiterte Schreibplattform für die Erstellung von hochwirksamen Stellenangeboten. Durch die Analyse der Einstellungsergebnisse von mehr als 10 Millionen Stellenangeboten pro Monat prognostiziert Textio die Wirkung einer Stellenanzeige und gibt in Echtzeit eine Anleitung, wie der Text verbessert werden könnte. Das Unternehmen verwendet dafür eine hochentwickelte ­Predictive­­ Engine und macht sie für jedermann nutzbar –Schulung und IT-Integration sind nicht erforderlich.

www.textio.com

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Könnte unser gesamtes Leben nur eine Computer-Simulation, ähnlich der Matrix aus dem gleichnamigen Hollywood-Blockbuster sein? Laut KI-Pionier Marvin Minsky wäre das durchaus denkbar: „Es ist gut möglich, dass wir Produkte irgendwelcher sehr leistungsstarken, komplizierten Programme sind, die auf einem großen Computer irgendwo da draußen laufen. Und es gibt absolut keinen Weg, das von dem zu unterscheiden, was wir Realität nennen.“ Derartige Gedanken waren typisch für den Mathematiker, Kognitions-Forscher, Computer-Ingenieur und großen Pionier der Künstlichen Intelligenz. Minsky verband wie kaum ein anderer Naturwissenschaften und Philosophie, stellte konventionelle Ansichten in Frage – das alles aber immer mit einem ausgeprägten Sinn für Humor:

„Es wurde noch nie ein Computer designet, der sich jemals bewusst über sein Tun war; aber die meiste Zeit sind wir uns das auch nicht.“

Minsky, 1927 in New York geboren, studierte Mathematik in Harvard und promovierte in Princeton. Mit kaum 20 Jahren begann er, sich für das Thema Intelligenz zu interessieren: „Genetik erschien recht interessant, weil noch niemand wusste, wie es funktioniert“, erinnerte sich Minsky in einem 1981 im „New Yorker“ erschienenen Artikel an jene Zeit. „Aber ich war nicht sicher, ob das profund war. Die Probleme der Physik erschienen profund und lösbar. Es wäre vielleicht nett gewesen, sich mit Physik zu beschäftigen. Aber viel tiefsinniger schien das Problem der Intelligenz. Ich kann mich nicht erinnern, jemals einen größeren Wert in etwas anderem gesehen zu haben.“

Viele dumme Teile ergeben eine große Intelligenz

Schon damals, als blutjunger Wissenschaftler, legte er den Grundstein für eine revolutionäre These, die er während seiner Zeit am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ausweitete und die ihn schließlich zum Pionier der Künstlichen Intelligenz werden ließ: Minsky hatte die Vorstellung, dass das Gehirn wie eine Maschine funktioniert und dass man es daher prinzipiell auch in einer Maschine nachbilden kann. „Das Gehirn ist eine Maschine aus Fleisch“, so eine seine vielzitierten Aussagen. „Man kann einen Verstand aus vielen kleinen Teilen aufbauen, von denen jedes für sich ohne Intelligenz ist.“ Marvin Minsky war überzeugt, dass man ein Bewusstsein in viele Teile zerlegen kann. Sein Ziel war es, solche Komponenten des Geistes zu erkennen und zu verstehen. Minskys Vorstellung, dass der Geist aus dem Zusammenspiel vieler einzelner Agenten hervorgeht, ist die Grundlage heutiger neuronaler Netze.

Zusammen mit seinem Princetoner Kommilitonen John McCarthy entwickelte er die These weiter und gab der neuen wissenschaftlichen Disziplin auf der Dartmouth Konferenz 1956 einen Namen: „Künstliche Intelligenz“. Zusammen gründeten McCarthy und Minsky drei Jahre später das MIT Artificial Intelligence Laboratory – von da an das weltweit wichtigste Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Viele der dort entwickelten Ideen wurden später im Silicon Valley aufgegriffen und in kommerzielle Anwendungen überführt.

KI-Pionier Minsky verantwortlich für Forschungspause

Interessant ist, dass der Pionier der Künstlichen Intelligenz dafür verantwortlich war, dass die Forschung daran über viele Jahre nicht weiterverfolgt wurde: Minsky hatte in den 1960ern selbst mit neuronalen Netzen experimentiert, ihnen aber in seinem Buch „Perceptrons“ abgeschworen: Zusammen mit seinem Co-Autor Seymour Papert zeigte er die Beschränkungen dieser Netze auf – und brachte damit die Forschung auf diesem Gebiet für Jahrzehnte zum Erliegen. Heute gelten die meisten dieser Beschränkungen als überwunden, neuronale Netze sind aktuell eine Kerntechnologie für KI.

Die Forschung an der KI war aber bei weitem nicht das einzige Arbeitsgebiet von Marvin Minsky. Sein Artificial Intelligence Laboratory gilt auch als die Geburtsstätte für die Idee, dass digitale Informationen frei verfügbar sein sollten – woraus später die Open-Source-Philosophie entstand. Auch zur Entwicklung des Internets trug das Institut bei. Minsky interessierte sich darüber hinaus für Robotik, maschinelles Sehen und Mikroskopie – seine Erfindungen auf diesem Gebiet werden heute noch genutzt.

Probleme der Menschheit könnten gelöst werden

Minsky sah die aktuellen Entwicklungen der KI durchaus kritisch, sie konzentrierten sich für ihn zu wenig auf die Schaffung einer wahren Intelligenz. Im Gegensatz zu alarmistischen Warnungen einiger Experten, dass intelligente Maschinen in gar nicht so ferner Zukunft die Herrschaft übernehmen würden, vertrat Minsky zuletzt eine eher philosophische Sicht auf die Zukunft: Maschinen, die echtes Denken beherrschen, könnten Wege aufzeigen, einige der größten Probleme der Menschheit zu lösen. Im Hintergedanken hatte er dabei vielleicht auch den Tod: Er prophezeite, dass Menschen sich unsterblich machen könnten, indem sie ihr Bewusstsein vom Gehirn auf Chips übertragen. „In diesem Sinne wären wir dann unsterblich“, so Minsky. Wenn man alt wird, macht man einfach ein Back-up seines Wissens und seiner Erfahrungen auf einem Computer. „Ich glaube, in hundert Jahren werden die Menschen dazu in der Lage sein.“

Marvin Minsky nur vorläufig tot?

Marvin Minsky starb im Januar 2016 im Alter von 88 Jahren. Wobei – vielleicht nur vorläufig: Kurz vor seinem Tod unterschrieb er einen offenen Brief zur Kryonik – dem Einfrieren von Menschen kurz nach ihrem Tod, in der Hoffnung, mit Technologien der Zukunft wieder zum Leben erweckt werden zu können. Außerdem war er Mitglied des wissenschaftlichen Beirats der Kryonik-Firma Alcor. Es ist also gut möglich, dass Minskys Gehirn schockgefroren darauf wartet, in unbestimmter Zukunft als Back-up auf einem Computer zu neuem Leben erweckt zu werden. 

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