Technologie

Wie Neuromorphic Computing die KI-Welt revolutionieren kann

Inga Wolter

25 Aug 2025 • 4 min read

Dem menschlichen Gehirn nachempfunden: Neuromorphe Chips könnten die Datenverarbeitung revolutionieren und den Stromverbrauch von KI somit deutlich verringern. (©iStockphoto.com/motionxcom; AI concept CPU with brain)

Wann war die Mondlandung? Wie schnell ist Licht? Schnell mal ChatGPT fragen! KI ist nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken, hat aber Nachteile: Sie verschlingt viel Energie. Wie kann Künstliche Intelligenz nachhaltiger werden? Ein Blick in die Zukunft: Neuromorphic Computing könnte die Lösung sein.

So viel Energie brauchen digitale Systeme

Jede Anfrage bei ChatGPT und Co. verbraucht Energie. Das ließ und lässt den Stromverbrauch immens in die Höhe schießen. 2023 verbrauchten Rechenzentren nach Schätzungen vier bis fünf Prozent des weltweiten Energieverbrauchs. Nimmt man Laptops und Smartphones hinzu, ist man bei acht Prozent. In den nächsten Jahren könnte der Anteil auf bis zu 30 Prozent steigen, schätzen Experten. Der steigende Strombedarf für KI kann somit auch den Klimawandel beschleunigen.

Eine Anfrage an ChatGPT verbraucht laut OpenAI-CEO Sam Altman im Durchschnitt etwa 0,34 Wattstunden – so viel wie ein Backofen in mehr als einer Sekunde oder eine stromsparende Glühbirne in einigen Minuten. Zum Vergleich: Auf Grundlage dieser Zahl soll eine ChatGPT-Suche zehnmal so viel Energie verbrauchen wie eine einfache Google-Suche.

Wie soll das weitergehen? Eine naheliegende Lösung wäre, immer mehr und immer größere Rechenzentren zu betreiben und immer mehr Strom zu produzieren – wofür Atomkraftwerke weiterbetrieben werden müssten. Keine wünschenswerte, effiziente Lösung. Ein intelligenterer, nachhaltiger Weg muss her – anstelle von mehr Rechenzentren. Und hier setzt Neuromorphic Computing an: Die innovative Technik kann Rechenzentren langfristig überflüssig machen.

Vorbild Gehirn: Das sind neuromorphe Chips

Ein großes Potenzial liegt in neuromorphen Chips. Sie funktionieren im Prinzip wie das menschliche Gehirn, denn sie sind seiner Struktur und Art der Informationsverarbeitung nachempfunden. Das bedeutet: Die Chips ahmen das Zusammenspiel von Neuronen und Synapsen nach und verarbeiten Informationen parallel, sehr effizient und mit wenig Energie – wie das menschliche Gehirn.

Die neuromorphen Chips bestehen aus Schaltkreisen, die künstliche Neuronen simulieren. Zwischen diesen Schaltkreisen gibt es Verbindungen – sie übernehmen die Funktion von Synapsen. Wie die Synapsen im Gehirn können auch die im Chip Verbindungen anpassen. Das entspricht den Prozessen, die im Gehirn ablaufen, wenn wir dazulernen. Der große Vorteil: Informationen werden direkt auf dem Chip verarbeitet, anstatt in Rechenzentren viel Energie zu verbrauchen.

Vorteile von neuromorphen Chips auf den Punkt gebracht:

Sie sind sehr energieeffizient.
Sie verarbeiten große Datenmengen in Echtzeit.
Sie sind lernfähig.

Wann kommt Neuromorphic Computing zum Einsatz?

Neuromorphic Computing ist im Jahr 2025 noch eine Zukunftsvision. Vor allem in der Bionik und Neuroinformatik wird dazu geforscht, unter anderem mit dem Ziel, neuromorphe Chips in der Medizin als Ersatz für ausgefallene periphere neuronale Systeme zu nutzen. Wann neuromorphe Chips zum Einsatz kommen, ist derzeit noch ungewiss. Wir als SectorCon haben das große Potenzial erkannt und wollen 2025 mit unseren Sensoren den Einstieg in die neue Technologie schaffen.

Neuromophic Computing: Daran arbeitet SectorCon

Wo landen große Datenmengen zurzeit? Genau, meistens in einer Cloud. Der Workload wird in Rechenzentren ausgelagert. Die Folge: Der Stromverbrauch wächst und wächst, weil wir für KI und Co. immer mehr Energie benötigen.

Das spüren wir deutlich: Energie sparen hat sich zu einem zentralen Thema unserer Arbeit entwickelt. Wir arbeiten aber nicht daran, immer größere Rechenzentren zu bauen. Im Gegenteil: Durch Neuromorphic Computing wollen wir als SectorCon die Daten wieder in die Edge "zurückholen". Genau genommen soll der Workload erst gar nicht in die Rechenzentren übertragen werden. Stattdessen soll er auf den neuromorphen Chips verarbeitet werden.

Die Vorteile:

Wir sparen die Energie, die für die Übertragung nötig wäre.
Die neuromorphe Technologie selbst verbraucht weniger Energie.

Was wir erreichen möchten: Angelehnt an das Pareto-Prinzip (80/20-Regel) ist es unser Ziel, durch unsere Arbeit an der neuen Technologie zukünftig mit 20 Prozent des Energieverbrauchs eine Leistung von 80 Prozent zu erreichen.

Wird Neuromorphic Computing sich durchsetzen? Wir wissen es nicht. Vielleicht wird es die Welt revolutionieren, vielleicht wird es nur eine Lösung für einen Teil der Probleme sein. Anhand spezieller Use Cases evaluieren wir zurzeit, ob die innovative Technologie die Lösungen bringen könnte, die wir uns erhoffen.

Wir halten Sie in unserem Blog und bei LinkedIn auf dem Laufenden.

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