Wenn Computer zu viel rechnen: Wie Forschende die Effizienz steigern

Stell dir vor, dein Computer könnte schneller und effizienter arbeiten. Forschende haben herausgefunden, wie das geht

Weißt du, was Redundanz ist? Das ist, wenn du etwas mehrmals machst, obwohl es nur einmal nötig wäre. Stell dir vor, du schreibst eine Hausaufgabe und kopierst jeden Satz dreimal. Das wäre ziemlich umständlich, oder? Genau das passiert manchmal auch in Computern. Forschende haben sich gefragt, wie man das ändern kann.

Was die Forschenden herausgefunden haben

Die Forschenden haben herausgefunden, dass es zwei verschiedene Methoden gibt, um Redundanz zu vermeiden. Eine Methode heißt lcm-Filtration und die andere Schritt-für-Schritt-Filtration. Die Schritt-für-Schritt-Filtration ist oft effizienter, weil sie nur die wichtigen Schritte berechnet und nicht alles dreimal. Das spart Zeit und Rechenleistung.

Wie haben sie das gemacht?

Um das herauszufinden, haben die Forschenden verschiedene Szenarien getestet. Sie haben die beiden Methoden in Netzwerken, Systemsignaturen und Sensitivitätsanalysen verglichen. Dabei haben sie gemessen, wie schnell und effizient jede Methode arbeitet. Sie haben auch geschaut, wie oft unnötige Berechnungen gemacht werden. So konnten sie feststellen, dass die Schritt-für-Schritt-Filtration oft besser ist.

Warum ist das wichtig?

Das ist wichtig, weil Computer in vielen Bereichen eingesetzt werden. Ob in der Medizin, im Verkehr oder in der Industrie – überall müssen Daten schnell und effizient verarbeitet werden. Wenn Computer weniger unnötige Berechnungen machen, können sie schneller arbeiten und weniger Energie verbrauchen. Das ist gut für die Umwelt und spart auch Geld.

Du willst mehr über die Studie wissen?

Die Forschenden, die diese Entdeckung gemacht haben, heißen Fatemeh Mohammadi, Eduardo Sáenz-de-Cabezón und Henry Wynn. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht. Der Artikel trägt den Titel „Redundancy analysis using lcm-filtrations: networks, system signature and sensitivity evaluation“ und wurde im Jahr 2025 veröffentlicht.

Zum Original-Paper auf ArXiv