Bachelorarbeit zu nachhaltiger KI ausgezeichnet

Für seine Bachelorarbeit im Studiengang International IT Business an der Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik der Hochschule Karlsruhe erhielt Eron Qorri am 17. September 2026 den Young Talents Award bei den German Datacenter Talents & Impact Awards 2026. In seiner Arbeit untersuchte er, wie sich die Genauigkeit von KI-Modellen in Abhängigkeit von ihrem Energieverbrauch und ihrem CO₂-Fußabdruck verhält. Die Ergebnisse liefern Erkenntnisse für eine nachhaltigere Nutzung künstlicher Intelligenz.

Genauigkeit kostet Energie 

Künstliche Intelligenz benötigt Rechenleistung und damit Energie. Doch wie viel zusätzliche Energie ist eine geringfügig höhere Genauigkeit tatsächlich wert? Dieser Frage ging Eron Qorri in seiner Bachelorarbeit nach. Unter dem Titel „Efficiency vs. Performance in Green AI: An Empirical Investigation of Energy Consumption, Carbon Footprint, and Predictive Accuracy of Classification Algorithms at Varying Dataset Sizes“ verglich er fünf maschinelle Lernverfahren anhand von drei Datensätzen unterschiedlicher Größe.

Anders als viele Untersuchungen zum Energieverbrauch großer Sprachmodelle konzentrierte sich Qorri auf klassische Verfahren zur Verarbeitung tabellarischer Daten, die in Unternehmen häufig eingesetzt werden. Seine Ergebnisse zeigen, dass einfachere Modelle mitunter eine vergleichbare Vorhersagegenauigkeit erreichen und dabei deutlich weniger Emissionen verursachen.

„Auf dem größten Datensatz erreicht das neuronale Netz rund 2,5 Prozentpunkte mehr Genauigkeit als ein deutlich einfacheres Modell, verursacht dafür aber etwa das 150-Fache an Emissionen“, erklärt Qorri.

Welches KI-Modell die ökologisch effizienteste Wahl ist, hängt jedoch vom jeweiligen Einsatzkontext ab. Neben der Größe des Datensatzes spielen unter anderem die verwendete Hardware und der Zeitpunkt der Berechnungen eine Rolle. Die Untersuchung verdeutlicht, dass bei der Auswahl eines KI-Modells nicht nur dessen Leistungsfähigkeit, sondern auch der damit verbundene Ressourcenverbrauch berücksichtigt werden sollte.

Von der Studienidee zur ausgezeichneten Bachelorarbeit

Die Idee für seine Bachelorarbeit entstand während eines Anwendungsprojekts an der Hochschule Karlsruhe, bei dem Qorri mit einem Start-up zusammenarbeitete. Ein Investor gab ihm damals einen Gedanken mit auf den Weg: Es lohne sich nicht, dem letzten Prozentpunkt an Genauigkeit hinterherzujagen, wenn dafür ein unverhältnismäßig hoher Aufwand erforderlich sei. Ursprünglich auf wirtschaftliche Aspekte bezogen, übertrug Qorri diese Überlegung auf den Energieverbrauch und die Emissionen beim maschinellen Lernen.

Die Auszeichnung bei den German Datacenter Talents & Impact Awards war für Qorri eine besondere Erfahrung. Vor allem das große Interesse an seiner Forschung überraschte ihn. „Es war ehrlich gesagt ziemlich surreal. Ich hätte nicht gedacht, dass so viele Menschen dort sind und sich so intensiv für mein Thema interessieren, gerade weil es auf den ersten Blick branchenfremd wirkt und nicht direkt in der Rechenzentrumswelt verortet ist.“ Im Anschluss an die Preisverleihung kam er mit Menschen aus unterschiedlichen Fachbereichen ins Gespräch und konnte zahlreiche neue Kontakte knüpfen.

Auch nach seinem Bachelorabschluss möchte Qorri das Thema weiterverfolgen. Er beginnt ein Masterstudium in Wirtschaftsinformatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), bleibt der HKA aber als wissenschaftliche Hilfskraft erhalten. Er will sich weiterhin mit der Effizienz von KI-Modellen beschäftigen. „Besonders interessiert mich die Lebenszyklus-Perspektive. Training ist ein einmaliger Aufwand, Inferenz dagegen fällt dauerhaft im Betrieb an. Ab einem gewissen Nutzungsvolumen kehrt sich die Rangfolge der Modelle dadurch um, und ein Modell, das im Training sparsam war, kann im Dauerbetrieb zur teuersten Option werden. Diese Frage würde ich gerne systematisch weiterverfolgen, langfristig eher an der Schnittstelle zwischen Forschung und industrieller Anwendung, weil das Thema dort den größten praktischen Nutzen entfaltet.“

Die Bachelorarbeit entstand in der Intelligent Systems Research Group (ISRG) der HKA, die Green AI als neuen thematischen Schwerpunkt aufbaut. Qorris Anfrage passte daher unmittelbar zu den Forschungsinteressen der Gruppe. „Wir sind sehr stolz auf Erons Leistung“, sagt Prof. Dr. Christine Preisach, Professorin für Data Science und Informatik und Koordinatorin der ISRG.

Aus der Bachelorarbeit ist auch eine gemeinsame wissenschaftliche Veröffentlichung mit seiner Betreuung Jeanne Sinn und Prof. Preisach hervorgegangen, die auf der European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) veröffentlicht wurde.