Im Frühjar 2024 nimmt der neue Supercomputer «Alps» des nationalen Hochleistungs-​Rechenzentrums CSCS der ETH Zürich in Lugano den Betrieb auf, wie einer Medienmitteilung der ETH Zürich zu entnehmen ist. «Alps» gehört mit über 10’000 Grafikprozessoren (GPU) der neuesten Generation zu den weltweit leistungsfähigsten Rechnern für Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI).

Dank dem Zugang zu diesem Rechner kann die Wissenschaft in der Schweiz in Sachen Rechenleistung mit den grössten Tech-​Unternehmen der Welt mithalten. «Die Vorreiterrolle in einem so zukunftsweisenden Feld muss die Wissenschaft übernehmen und darf nicht wenigen multinationalen Technologiekonzernen überlassen werden. Nur so können wir die Forschungsfreiheit und die digitale Souveränität der Schweiz sicherstellen», erklärt Christan Wolfrum, ETH-​Vizepräsident für Forschung.

Transparenz und «Open Source»

Laut der Medienmitteilung ist das Ziel der Initiative, neue so genannte Large-​Language-Modelle (LLM) zu entwickeln und zu trainieren. «Anders als die heute öffentlich zugänglichen Large-​Language-Modelle setzt die Initiative ganz auf Transparenz und ‘Open Source’. Es muss für alle nachvollziehbar sein, wie und auf welchen Daten die Modelle trainiert wurden und wie sie zu ihren Ergebnissen kommen», betont Jan Hesthaven, Provost und Akademischer Vizepräsident der École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL).

Für die Entwicklung solcher Modelle nutzt die «Swiss AI»-​Initiative in den nächsten zwölf Monaten zehn Millionen sogenannter «GPU-​Hours» auf dem neuen Rechner «Alps» – dies entspricht der Rechenleistung eines einzelnen Grafikprozessors, der über 1100 Jahre lang unter Volllast läuft. Die Schweiz ist das erste Land der Welt, welches eine Forschungsinfrastruktur auf dem neusten NVIDIA Grace Hopper Superchip betreibt.

KI für Industrie und öffentliche Verwaltung

Mit diesen Rechenkapazitäten sollen neue, branchenspezifische KI-​Basismodelle entwickelt werden. Diese können in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise in Robotik, in Medizin, in Klimawissenschaften oder Diagnostik.

Die in der Schweiz vorhandene Software-​Infrastruktur, das aufgebaute Fachwissen und die entwickelten Basismodelle sollen möglichst offen und direkt an die Gesellschaft und die Industrie weitergegeben werden. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, werden künftig auch KMU immer stärker auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz angewiesen sein. Sie werden ebenso wie der öffentliche Dienst unmittelbar von der offenen «Swiss AI»-​Initiative profitieren können. Zudem baut die Initiative ein Programm zur Unterstützung von Start-​ups im KI-​Bereich auf.

Vernetzung von Forschenden aus der ganzen Schweiz

Die ETH Zürich und die EPFL betreiben mit ihren jeweiligen AI-​Zentren, die künftig eng zusammenarbeiten werden, gemeinsam mit dem Swiss Data Science Center interdisziplinäre KI-​Forschung auf Weltniveau. Mit der Initiative soll das Fachwissen von rund einem Dutzend Schweizer Universitäten, Fachhochschulen und Forschungseinrichtungen gebündelt werden. In den letzten Monaten konnten insgesamt über 75 Professorinnen und Professoren aus der ganzen Schweiz für die Initiative gewonnen werden.

Darüber hinaus sind auch internationale Forschende dazu eingeladen, gemeinsam an der Entwicklung von mehrsprachigen und grenzüberschreitenden Open-​Source-LLM zu arbeiten. Die ETH Zürich und die EPFL sind beide schon heute Teil des europäischen KI-​Exzellenznetzwerks ELLIS, zu welchem rund 40 KI-​Hotspots in Europa dazu gehören.

Die «Swiss AI»-​Initiative hat sich unter anderem zum Ziel gesetzt, Wissenschaft, Industrie und Politik zusammenzubringen, um gemeinsam die Entwicklung und den Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Schweiz mitzugestalten und voranzutreiben.

Darüber hinaus geht die Initiative auch grundlegenden Fragestellungen bei der Entwicklung und Nutzung von LLM-​Modellen nach: Wie gehen wir mit Sicherheit und Datenschutz um? Mit welchen neuen Ansätzen können Modelle skaliert und energieeffizienter gemacht werden? Wie sieht das künftige Zusammenspiel von Mensch und KI aus? Welches ist der geeignete ethische Rahmen?

Quelle: ETH Zürich