Indien mitten im KI-Rennen – Wie neuromorphes Computing das Land an die Spitze bringen könnte

Die Branche der künstlichen Intelligenz (KI) is die Welt auf dramatische Weise verändern da es branchenübergreifend zu einem integralen Bestandteil von Unternehmen wird. 

Vom Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzwesen, der Fertigung und Lieferkette bis hin zum Bildungs-, Energie- und Unterhaltungssektor besteht eine wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Tools. 

Laut PWCkann KI die Produktivität und das BIP-Potenzial der Weltwirtschaft mit den größten Gewinnen verändern gesehen zu werden in China und Nordamerika, was insgesamt 10.7 Billionen Dollar entspricht.

Angetrieben durch diese wachsende Nutzung, wird der KI-Markt Es wird erwartet Laut Statista soll es von 50 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf deutlich über 800 Milliarden Dollar bis zum Ende dieses Jahrzehnts wachsen.

Dieser KI-Boom hat zu einem Wettbewerb zwischen großen Unternehmen geführt, um die leistungsfähigsten KI-Modelle weltweit zu entwickeln, und die Länder sind sind bestrebt, ihre eigenen konkurrierenden KI-Systeme zu fördern.

In diesem Zusammenhang hat sich Indien als wichtiger Akteur herauskristallisiert: 92 % der Wissensarbeiter nutzen generative KI, verglichen mit dem viel niedrigeren weltweiten Durchschnitt von 75 %.

Erst Ende letzten Monats stellte Asiens reichster Mann, Mukesh Ambani, Vorsitzender von Reliance Industries, „JioBrain“ vor, eine Suite von KI-Tools und -Anwendungen zur Transformation von Unternehmen in den Bereichen Energie, Textil und mehr. Das Telekommunikationsgeschäft von Reliance arbeitet derzeit mit dem Indian Institute of Technology (IIT) zusammen, um „Bharat GPT“ für indische Nutzer einzuführen. 

„Wir müssen bei der Nutzung von Daten ganz vorne mit dabei sein und KI als Wegbereiter für einen Quantensprung in Produktivität und Effizienz nutzen.“

- Mukesh Ambani

Nachdem Indien eine leistungsstarke IT-Industrie im Wert von 250 Milliarden US-Dollar aufgebaut hat, richtet das Land nun seinen Blick auf KI-Dienste, die einem Bericht von Nasscom und BCG zufolge in den nächsten drei Jahren einen Wert von 17 Milliarden US-Dollar erreichen könnten. 

Mit über 900 Millionen Internetnutzern hat sich Indien zur „Datenhauptstadt der Welt“ entwickelt. Die Tatsache, dass so viele Daten öffentlich verfügbar sind, ist für Unternehmen äußerst vorteilhaft. da sie ihre eigenen KI-Algorithmen schreiben können.

Allerdings sind Rechenleistung und gemeinsame Ressourcen erforderlich, um die KI-Industrie des Landes beschleunigen. Zu diesem Zweck hat die indische Regierung tausend GPUs beschafft, um KI-Herstellern Rechenkapazität anzubieten. 

Anfang des Jahres traf die erste Lieferung von Nvidia-Chips in indischen Rechenzentren ein, nachdem der CEO des weltgrößten Chipherstellers, Jensen Huang, Indien besucht und sich mit Premierminister Narendra Modi und Technologiemanagern unterhalten hatte.

„Sie haben die Daten, Sie haben das Talent. Dies wird einer der größten KI-Märkte der Welt sein.“ 

– Huang sagte dem Premierminister damals

Ein Durchbruch: Nachahmung des Gehirns für intelligenteres Computing

Inmitten all dessen haben Wissenschaftler am Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), Indian Institute of Science (IISc), Bangalore, Indien, eine Dur Durchbruch in der neuromorphen Computertechnologie. Diese Technologie ahmt die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach, um effizientere und intelligentere Computersysteme zu schaffen.

Dieser bedeutsame Fortschritt kann Indien helfen, ein wichtiger Akteur im globalen KI-Rennen zu werden und KI-Computing für alle zugänglich und integriert zu machen. in ihre persönlichen Geräte.

Dies ist sicherlich eine große Leistung, wenn man bedenkt, dass das herkömmliche „Cloud-Computing-Modell“ große Rechenzentren erfordert, die viel Energie verbrauchen. Die Nutzung ressourcenintensiver Rechenzentren schränkt deren Nutzung ein an eine kleine Community von Entwicklern.

Neuromorphe Hardware verspricht verbesserte Energieeffizienz und Platz für KI. Derzeit kann sie jedoch nur Operationen mit geringer Genauigkeit verarbeiten. Aufgaben wie NLP, Training neuronaler Netze und Signalverarbeitung erfordern wesentlich mehr Rechenauflösung und liegen derzeit jenseits der Möglichkeiten einzelner neuromorpher Schaltungselemente. 

Die neuesten Fortschritte der IISc-Wissenschaftler können hier jedoch tatsächlich Abhilfe schaffen und den Bereich in Richtung „Edge Computing“ verschieben, bei dem die Datenverarbeitung und -speicherung näher an die Geräte heranrückt, die die Daten erstellen und verwenden. Dieser reduziert die Latenz, verbessert die Anwendungsleistung und spart Netzwerkkosten. 

Edge Computing ermöglicht es darüber hinaus Echtzeitanwendungen sowie KI- und maschinellen Lernanwendungen, große Datenmengen schneller und zuverlässiger zu verarbeiten. 

Veröffentlicht in Natur, die neueste Forschung von Professor Sreetosh Goswami am CeNSe, IISC, der eine Gruppe von Wissenschaftlern und Studenten leitete, entwickelte einen Typ Halbleiterbauelement namens Memristor. Anstatt die traditionelle Silizium-basierte Technologie zu verwenden, Memristor wurde erstellt unter Verwendung eines metallorganischen Films.

Durch die Verwendung molekularer Filme konnten die Forscher freie Ionenbewegungen verfolgen, wodurch die Gedächtnisbahnen erweitert wurden.

Um eine kinetische Kontrolle über den molekularen Übergang zu etablieren, der die neuromorphen Merkmale in einem einzelnen Schaltkreiselement ermöglichte, wendeten die Wissenschaftler Spannungsimpulse an und dann abgebildet Molekülbewegungen in ein bestimmtes elektrisches Signal um. Dieser ein umfangreiches „molekulares Tagebuch“ verschiedener Zustände erstellt.

„Durch diese freie Ionenbewegung unzählige einzigartige Gedächtniszustände und -pfade wurden erzeugt. Solche Zwischenzustände waren bisher unzugänglich, da die meisten digitalen Geräte nur auf zwei Zustände zugreifen können, entweder auf einen hohen oder einen niedrigen Leitwert.“ 

– Professor Sreebrata Goswami, Vater von Prof. Sreetosh, einem Gastwissenschaftler am CeNSe

Diese Plattform vereint die Kreativität der Chemie mit der Präzision der Elektrotechnik., hat es uns ermöglicht, die Molekülkinetik in einem elektronischen Schaltkreis, der von Spannungsimpulsen im Nanosekundenbereich gespeist wird, sehr präzise zu steuern“, fügte er hinzu.

Die molekulare Veränderung war winzig, aber genau sie ermöglichte den hochpräzisen und effizienten neuromorphen Beschleuniger. Dieser erste Beschleuniger seiner Art kann Daten speichern und verarbeiten am selben Standort.

Das Material ermöglichte es dem Halbleiterbauelement, die Art und Weise zu kopieren, wie unser Gehirn Informationen mithilfe von Synapsen und Neuronen verarbeitet. Integriert in einen herkömmlichen Digitalcomputer steigerte der Memristor dessen Energie- und Geschwindigkeitsleistung um ein Vielfaches und wurde so zu einem energieeffizienten „KI-Beschleuniger“.

Die letztendliche Skalierung der Technologie Es wird erwartet um die Durchführung der komplexesten und umfangreichsten KI-Aufgaben, wie etwa LLM-Training, auf einem einfachen Consumer-Laptop oder Smartphone zu ermöglichen, anstatt Rechenzentren zu benötigen.

Steigerung der KI-Fähigkeiten mit Memristor-Technologie

Mit der steigenden Nachfrage nach schnelleren und effizienteren Smartphones stößt die digitale Computertechnik auf Basis von Siliziumtransistoren bereits an ihre Grenzen. Neben dem Wachstum der KI besteht nun ein dringender Bedarf an Innovationen, die die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Energieeffizienz heutiger Computersysteme deutlich verbessern können. 

Um ein solches Gerät zu entwickeln, verwendeten die Wissenschaftler des IISc für ihre Memristoren die Methode der metallorganischen Dünnschicht (MOF) – ein von Chipherstellern zur Überwindung der Probleme verfolgter Ansatz des In-Memory-Computing, der jedoch ohne großen Erfolg blieb –, das wie der Neuronen-Synapsen-Schaltkreis des Gehirns funktioniert.

Während in den 2010er Jahren Unternehmen versuchten, das Gehirn nachzuahmen, verwendeten sie weiterhin Siliziumtransistoren und erzielten keine nennenswerten Fortschritte.

„In den 2020er Jahren fließen die Forschungsinvestitionen zurück in die Wissenschaft, weil man erkennt, dass wir viel mehr grundlegende Entdeckungen brauchen. um tatsächlich vom Gehirn inspiriertes Computing zu erreichen„Wenn man einfach mit roher Gewalt Transistoren einsetzt und bestimmte Algorithmen erzwingt, wird das nicht funktionieren.“

– sagte Sreetosh in einem Interview

In unserem Gehirn funktionieren Gedächtnis und Verarbeitung nicht wie in einem digitalen Computer. Es gibt hier keine Nullen und Einsen zur Informationsverarbeitung oder zum Zerlegen der Daten in kleine Teile. Unser Gehirn verarbeitet große Datenmengen, wodurch die Anzahl der Schritte zur Beantwortung drastisch reduziert wird und es extrem energieeffizient arbeitet. 

Die Kombination aus analogem Rechnen und Memristor-Technologie macht neuromorphes Rechnen schnell und hocheffizient.

Das Team speicherte und verarbeitete Daten also in 16,520 Zuständen gleichzeitig, statt nur in zwei Zuständen (Nullen und Einsen). Dieser reduzierte die Anzahl der Schritte, die für die grundlegende Mathematik hinter KI-Algorithmen (Multiplikation von 64 x 64 Matrizen) erforderlich sind, auf nur 64 Schritte, was sonst 262,144 Operationen erfordert hätte.

Um das Gerät zu testen, steckte das Team es in einen herkömmlichen Desktop-Computer. und dann verwendet Es bewältigt die komplexe Aufgabe, das Bild „Säulen der Schöpfung“ der NASA mithilfe der Daten des James-Webb-Weltraumteleskops zu regenerieren. Die Aufgabe wurde erfüllt viel schneller und mit deutlich weniger Energieverbrauch als ein herkömmlicher Computer.

An Energieeffizienz von 4.1 Tera-Operationen pro Sekunde pro Watt (TOPS/W) wurde vom Team gemeldet, das 220-mal effizienter ist als a NVIDIA K80 GPU, mit erheblichem Raum für weitere Verbesserungen.

„Neuromorphes Computing hat seit über einem Jahrzehnt eine Menge ungelöster Herausforderungen zu bewältigen." bemerkte Sreetosh und fügte hinzu, dass während ihrer jahrzehntelangen Forschung und „seltenen" Mithilfe dieser Entdeckung konnte das Team alle sechs anfänglichen Herausforderungen lösen und hat dabei „fast das perfekte System gefunden“.

Im gegenwärtigen Stadium ist es nur a Proof of Principle, aber obwohl es sich noch in einem frühen Stadium befindet, die Tatsache, dass Das Team erreichte eine Verbesserung um vier Größenordnungen gegenüber den fortgeschrittenen Methoden und verbrauchte dabei 460-mal weniger Energie als digitale ComputerWissenschaftler glauben, dass dieser Fortschritt Indien dabei helfen kann, einen bedeutenden Sprung bei der KI-Hardware zu machen.

Laut Navakanta Bhat, einem Siliziumelektronik-Experten und Professor am CeNSE (der auch die Projektentwicklung leitete):

„Bemerkenswert ist, wie wir komplexe physikalische und chemische Erkenntnisse in bahnbrechende Technologie für KI-Hardware umgesetzt haben. Im Rahmen der India Semiconductor Mission könnte diese Entwicklung bahnbrechende Veränderungen mit sich bringen und industrielle, Verbraucher- und strategische Anwendungen revolutionieren. Die nationale Bedeutung dieser Forschung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden."  

In der nächsten Phase wird das Team größere Arrays bauen, die bis zu 256x256 reichen. Die vom Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY) geförderte Forschung zielt darauf ab, eine System-on-Chip-Lösung zu entwickeln und zu demonstrieren und schließlich ein Startup zu inkubieren, um es kommerziell zu nutzen, was Es wird erwartet wird in den nächsten drei Jahren geschehen. 

Positionierung Indiens als weltweit führender Anbieter von KI 

Eine Kombination aus Forschungseinrichtungen, Start-ups und großen Technologieunternehmen treibt das signifikante Wachstum voran, das der KI-Sektor in Indien derzeit erlebt. Es ist Dank dieser Teilnehmer wird die theoretische KI erfolgreich umgesetzt in reale Anwendungen.

Doch das ist noch nicht alles. Indiens schnell wachsende KI-Industrie erhält auch erhebliche Unterstützung von der indischen Regierung, die mehrere strategische Maßnahmen und Initiativen wie die Nationale KI-Strategie, die KI-Task Force und die KI-Mission eingeführt hat. um seinen Fortschritt zu beschleunigen. 

Durch die Erhöhung der Investitionen in Höhe von 1.25 Milliarden US-Dollar in die „IndiaAI Mission," Die Regierung fungiert als Haupttreiber der KI-Transformation Indiens.

Das Ministerium für Elektronik und Informationstechnologie (MeitY), das den jüngsten Computer-Durchbruch am IISc finanziert hat, hat im Rahmen der IndiaAI-Mission nach KI-Lösungen gesucht.

MeitY lädt zur Einreichung von Bewerbungen für KI-Lösungen ein, um die wichtigsten Herausforderungen in den Bereichen Klimawandel, Landwirtschaft, Gesundheitswesen und unterstützende Technologien anzugehen. Die Bewerber durchlaufen mehrere Evaluierungsrunden und erhalten nach der Auswahl Mittel für die Weiterentwicklung und den Einsatz ihrer Lösung für den Einsatz der Regierung und der zugehörigen Stellen für die Dauer von vier Jahren.

Die Initiative wird im Rahmen der IndiaAI Application Development Initiative (IADI) ergriffen, einer der sieben Säulen von IndiaAI. Die Das Ministerium hat im Antragsdokument bis zu fünfzehn Problemstellungen vorgegeben. 

AWS hat außerdem sieben indische Startups für sein globales Generative AI-Beschleunigungsprogramm ausgewählt. Zu diesen Startups gehören Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models und Converse. Die Startups, die AWS aus aller Welt ausgewählt hat, werden aufgrund ihrer innovativen Nutzung von KI und ihrer globalen Wachstumsambitionen ausgewählt. 

Alle ausgewählten Unternehmen erhalten Zugriff auf die KI-Chips des Unternehmens und Computer- und Speichertechnologie. Sie werden auch bereitgestellt mit AWS-Guthaben, Schulungen und Mentoring, um ihre Nutzung von KI- und maschinellen Lerntechnologien zu fördern.

Obwohl das Land erhebliche Fortschritte macht, sind auf dem Weg zur KI-Vorherrschaft noch viele Hürden zu überwinden. Indien muss den Mangel an Fähigkeiten und angemessener Infrastruktur beheben, um sein Potenzial, ein weltweit führender Anbieter von KI zu werden, voll auszuschöpfen. 

Unternehmen, die den KI-Markt in Indien voranbringen

Der wachsende KI-Markt in Indien hat dazu geführt, dass mehrere Unternehmen an der Weiterentwicklung von KI arbeiten. So wurde beispielsweise das KI-Startup Krutrim in diesem Jahr zu Indiens erstem Einhorn, nachdem es sich eine Finanzierung von 50 Millionen US-Dollar von Lightspeed Venture Partners und dem Milliardär Vinod Khosla gesichert hatte. Unterdessen hat der zweitreichste Mann Asiens, Gautam Adani, ein Joint Venture mit den Vereinigten Arabischen Emiraten angekündigt, um KI zu erforschen und in den Bereich digitale Dienste zu diversifizieren. 

Microsoft unterstützt auch Initiativen in Indien, die darauf abzielen, 2 Millionen Menschen mit KI-Kenntnissen auszustatten. Unter anderem nutzen Infosys, Wipro, Tech Mahindra und Larsen & Toubro (L&T) KI in ihren Unternehmen. HCL Technologies hingegen hat mit dem chinesischen Unternehmen Foxconn einen Vertrag zur Einrichtung einer Chip-Testanlage unterzeichnet.

Werfen wir nun einen Blick auf einen prominenten Namen in der indischen KI-Branche:

Tata Consultancy Services (TCS)

Das größte Softwareunternehmen Indiens, TCS, investierte im Juli dieses Jahres 1.5 Milliarden Dollar in eine Projektpipeline für generative KI. Dieser Dies erfolgt, nachdem TCS im vergangenen Jahr eine eigene AI Cloud-Geschäftseinheit gegründet hat. Darüber hinaus gibt es die AI Experience Zone, in der Mitarbeiter KI-Lösungen entwickeln und ausprobieren können. Bisher haben über 300,000 TCS-Mitarbeiter eine KI-Grundausbildung erhalten, und das Unternehmen bearbeitet derzeit über 270 KI- und generative KI-Projekte.

TCS arbeitet außerdem daran, die Halbleiterindustrie in Indien anzukurbeln, und arbeitet gemeinsam mit Tata Electronics an der Entwicklung von Chips bis 2026. Tata Electronics ist mit zwei genehmigten Halbleiterwerken derweil führend in der Produktion. Die erste Einrichtung im Wert von 11 Milliarden US-Dollar wird eingerichtet mit der taiwanesischen Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) mit dem Ziel, 50,000 Wafer pro Monat zu produzieren. Die zweite Anlage im Wert von 3.26 Milliarden US-Dollar wird eine Chipmontage- und Testanlage sein, die Es wird erwartet in den kommenden Jahren den Betrieb aufnehmen.

Wenn es um Finanzen geht, TCS berichtet eine Umsatzsteigerung von +3.9 % gegenüber dem Vorjahr auf 7.51 Milliarden USD für Q2 2024. Nettoeinkommen kam um Der Netto-Cashflow aus betrieblicher Tätigkeit belief sich auf 1.44 Milliarden US-Dollar, während der Netto-Cashflow aus betrieblicher Tätigkeit 1.34 Milliarden US-Dollar betrug. Das Unternehmen berichtete auch von „sehr starken" Wachstum in den Schwellenmärkten, angeführt von Indien. 

Fazit

Indien mit seiner jungen und digital versierten Bevölkerung ist gut aufgestellt, um das Wachstum der KI nicht nur lokal, sondern auf globaler Ebene. Der KI-Markt in Indien ist eigentlich projektiert erreichen 8 Mrd. USD von 2025. 

Wie das IISc zeigt, kann das Land durch kontinuierliche Forschung und Entwicklung zu einem Schlüsselspieler im KI-Rennen werden. Damit Indien jedoch wirklich die Führung übernehmen kann, müssen alle Beteiligten zusammenarbeiten, um die KI-Entwicklung des Landes zu unterstützen. Entfesseln Sie ihr enormes Potenzial und verändern Sie die KI vollständig.

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