© SpiNNcloud Systems GmbH
Das DeepTech-Startup SpiNNcloud Systems aus Dresden freut sich über eine Millionen-Förderung
Die SpiNNcloud Systems GmbH aus Dresden, ein Deeptech-Startup und aktueller Teilnehmer der 14. SpinLab-Klasse, hat eine Förderung in Höhe von 2,5 Millionen Euro erhalten. Diese Förderung wurde vom Europäischen Innovationsrat (EIC) im Rahmen seines Transition Grant Programms vergeben. Von fast 300 Vorschlägen wurden insgesamt 27 Projekte ausgewählt, die EU-Fördermittel in Höhe von 79,3 Millionen Euro erhalten werden. Zum ersten Mal vergibt der EIC eine solche Förderung an ein sächsisches Deep-Tech-Startup.
Das Team von SpiNNcloud Systems arbeitet an dem Projekt SpiNNaker2, einem bio-inspirierten Supercomputer, der die Art und Weise verändern soll, wie wir Künstliche Intelligenz nutzen. SpiNNaker2 ist der größte und energieeffizienteste Supercomputer für Künstliche Intelligenz in Echtzeit. Das Projekt ist ein Spin-off der Technischen Universität Dresden und wurde in Zusammenarbeit mit der Gruppe von Prof. Steve Furber von der Universität Manchester im Rahmen des europäischen Flagship Human Brain Project entwickelt.
Die EIC-Förderung soll nun ermöglichen, SpiNNaker2 auf mobile Anwendungen zu erweitern und in realistischen industriellen Umgebungen zu testen. Das Team von SpiNNcloud plant, 2024 die ersten Systeme aus Sachsen an Kunden weltweit auszuliefern. Die Förderung wird auch dazu beitragen, die Expansion des Unternehmens voranzutreiben. Frank Bösenberg, Geschäftsführer von Silicon Saxony, dem größten Halbleiterstandort Europas mit mehr als 400 Firmenmitgliedern, betont die Bedeutung dieser Finanzierung für die Region.
"SpiNNcloud ist ein weiteres Beispiel für Hightech-Entwicklungen in der sächsischen Halbleiterindustrie und der Beweis für erfolgreichen Technologietransfer durch das exzellente Forschungsumfeld an der TU Dresden."
Anwendungen wie Chat-GPT, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, erhalten immer mehr Einzug in unseren Alltag. Laut Christian Eichhorn, Co-CEO von SpiNNcloud, dürfe dabei aber die Rechenleistung und der daraus folgende Strombedarf nicht vergessen werden. Das Training dieses KI-Modells benötige so viel Strom, wie 3000 Haushalte in einem Monat verbrauchen würden. Laut Eichhorn ist das Ausmaß des zukünftigen Stromverbrauchs beim Einsatz der KI noch nicht absehbar. Deshalb arbeite das Startup gleichzeitig an der energieeffizientesten Computer-Hardware für großformatige Anwendungen, die der Schlüssel zu einer deutlichen Verringerung des CO₂-Fußabdrucks der KI sein wird.
