Wie künstliche Intelligenz beim Kampf gegen den Klimawandel helfen kann

Ohne künstliche Intelligenz ist der Mensch zu langsam um den Klimawandel zu stoppen


(ddna) Die Verlangsamung des Klimawandels ist eine ziemlich dringende Angelegenheit. Wenn wir versagen, wird unsere Welt vor einer noch größeren Krise stehen, als wir sie durch die globale COVID-19-Pandemie erlebt haben. Wenn die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Lösung eines Problems hilft, kann die Problemlösung schneller erfolgen, und die Lösung ist oft eine, für die der Mensch länger gebraucht hätte, um sie zu entdecken. Könnte künstliche Intelligenz die Strategie zum Klimawandel unterstützen? Ja, und sie tut es bereits.


Wie künstliche Intelligenz die Klimawandel-Strategie unterstützen kann

Wir haben keine Zeit zu verlieren: der atmosphärische CO2-Gehalt ist so hoch wie nie zuvor, der durchschnittliche Meeresspiegel steigt (7,6cm allein in den vergangenen 25 Jahren) und 2019 war das heißeste Jahr, das die Weltmeere je erlebt haben. Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel, aber sie kann uns sicherlich dabei helfen, den Ausstoß von Treibhausgasen (THG) auf verschiedene Weise zu reduzieren. Laut einer Modellierung des Capgemini Research Institute wird geschätzt, dass die KI Unternehmen in Branchen von Konsumgütern über den Einzelhandel bis hin zur Automobilindustrie dabei helfen kann, bis zu 45 % der Ziele des Pariser Abkommens bis 2030 zu erfüllen. KI wird wahrscheinlich die Treibhausgasemissionen um 16 % reduzieren. Hier sind einige der vielversprechendsten Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Klimaschutzstrategie bereits beeinflusst oder beeinflussen kann:

  • Verbesserung der Energie-Effizienz

Laut dem Capgemini Research Institute dürfte künstliche Intelligenz die Energieeffizienz in den nächsten drei bis fünf Jahren um 15 % verbessern. Maschinelles Lernen unterstützt die Effizienz in der Energieerzeugung und -verteilung, von der autonomen Wartung und Lecküberwachung bis hin zur Routenoptimierung und dem Flottenmanagement. Googles Deepmind AI kann Windmuster bis zu 36 Stunden im Voraus vorhersagen, um Windparks zu optimieren. Elektrizitätssysteme erzeugen riesige Datenmengen. Bislang nutzen Energieunternehmen diese Daten nicht in dem Maße zum Lernen, wie es möglich wäre. Maschinelles Lernen kann diese Daten durchkämmen, um die Energieerzeugung und -nachfrage zu verstehen und zu prognostizieren, um den Versorgern zu helfen, die Ressourcen besser zu nutzen und Lücken mit erneuerbaren Ressourcen zu füllen und gleichzeitig die Verschwendung zu reduzieren. Der Einsatz von KI für die Energieeffizienz mag auf der Ebene der Industrie beginnen, aber die Anwendungsfälle reichen bis auf die Ebene der Haushalte und Einzelpersonen.

  • Optimierung der Entwicklung sauberer Energie

Im Amazonasbecken haben die Entwickler von Wasserkraftwerken in der Regel einen Damm nach dem anderen gebaut, ohne eine langfristige Strategie zu verfolgen. Eine von der Cornell University geleitete Gruppe, der Informatiker, Forscher und Ökologen angehörten, entwickelte ein KI-Rechenmodell, um Standorte für Staudämme zu finden, die die geringsten Mengen an Treibhausgasemissionen erzeugen können. Das KI-Modell offenbarte eine kompliziertere und überraschendere Reihe von Überlegungen zur Senkung der Emissionen, die zuvor nie in Betracht gezogen worden waren.

  • KI kann Verschwendung stoppen

Unternehmen, Regierungen und Führungskräfte setzen häufig KI-Lösungen ein, um Verschwendung zu vermeiden. Ob KI eingesetzt wird, um die Energieverschwendung von Gebäuden zu reduzieren (sie macht ein Viertel der CO2-Emissionen aus) oder um Angebot und Nachfrage zu verstehen – eine große Möglichkeit, wie KI die Strategie zum Klimawandel unterstützen kann, ist die Reduzierung von Verschwendung in allen Formen (Zeit, Geld, Material usw.) Lösungen für die Plastikverschmutzung werden die nächste Welle von Klima-Tech-Innovationen antreiben.


Auf dem Weg zur Kohlenstoffneutralität: Das Zeitalter der ökoeffizienten Innovation

Ein weiteres Viertel der weltweiten CO2-Emissionen stammt aus dem Transportsektor. KI ist bereits die Technologie, die autonome Fahrzeuge antreibt, darunter auch Shared Cars und intelligente Transportsysteme in einigen Städten. Eine weitere Verbreitung wird dazu beitragen, die Emissionen in Zukunft zu reduzieren. Künstliche Intelligenz optimiert Routen für Flotten, Verkehrssignale und mehr. All diese inkrementellen Veränderungen summieren sich und haben einen signifikanten Einfluss auf den Klimawandel.

  • Tools zum Verstehen des Carbon Footprints

Man sagt „Wissen ist Macht“ und wenn es um die Bekämpfung des Klimawandels geht, kann KI dabei helfen, Werkzeuge zu entwickeln, die Einzelpersonen und Unternehmen dabei helfen, ihren Kohlenstoff-Fußabdruck zu verstehen und welche Maßnahmen sie ergreifen können, um ihn zu reduzieren.

  • Umwelt überwachen

KI wird eingesetzt und wird auch in Zukunft eingesetzt werden, um die Wettervorhersage und die Reaktion darauf zu verbessern. Veränderungen in komplexen Systemen wie der Wolkendecke und der Dynamik von Eisschilden haben einige der jüngsten Wetterveränderungen verursacht. Gräser, Bäume und andere Pflanzen speichern Kohlenstoff, aber Abholzung und nicht nachhaltige Landwirtschaft setzen Kohlenstoff in die Luft frei. Dies ist ein wesentlicher Faktor für den Klimawandel. Satellitenbilder und künstliche Intelligenz helfen Naturschützern zu überwachen, wo dies geschieht, um Veränderungen zu bewirken.

  • Neue kohlenstoffarme Materialien schaffen

Die Produktion von Stahl und Zement ist für 9 % der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich. Wenn KI neue Materialien mit ähnlichen Eigenschaften, aber mit einem geringeren Kohlenstoff-Fußabdruck entwickeln könnte, könnte sie helfen, den Klimawandel zu verlangsamen. Künstliche Intelligenz unterstützt Wissenschaftler, indem sie den Prozess des Mischens verschiedener chemischer Verbindungen in nie zuvor getesteten Kombinationen viel schneller und einfacher macht.


Hat KI nicht auch einen Kohlenstoff-Fußabdruck?

Die Attraktivität von KI zur Abschwächung des Klimawandels wurde in Frage gestellt, nachdem ein Bericht der University of Massachusetts in Amherst schätzte, dass die Energie, die zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks benötigt wird, etwa das Fünffache der Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen US-Autos (einschließlich seiner Herstellung) beträgt. Ja, künstliche Intelligenz hat einen Kohlenstoff-Fußabdruck, und der ist ziemlich gravierend, wenn das Modell entwickelt wird.

Forscher machen Fortschritte bei der Reduzierung des Stromverbrauchs, der zum Trainieren von KI-Modellen erforderlich ist. Der Einsatz von KI-Serverfarmen, die mit erneuerbaren Ressourcen betrieben werden, die Entwicklung von einmalig nutzbaren neuronalen Netzwerken und vieles mehr sind Möglichkeiten, wie Forscher den CO2-Fußabdruck von KI reduzieren können. In der Zwischenzeit muss bei der Betrachtung des CO2-Fußabdrucks von KI auch der enorme Wert von KI und die realen Auswirkungen, die sie auf die Reduzierung von CO2-Emissionen haben kann, berücksichtigt werden. Einige dieser nachgelagerten Kompensationen können die Emissionen, die beim Training des Modells entstehen, ausgleichen.