Ökologische Nachhaltigkeit

Ziel ökologischer Nachhaltigkeit ist es, die Lebensgrundlage des Menschen zu bewahren. Sprich: nicht mehr Ressourcen zu nutzen, als ein System reproduzieren kann – und damit sicherzustellen, dass künftige Generationen die gleichen Chancen und eine gute Lebensgrundlage haben. KI kann auf vielfältige Weise zu ökologischer Nachhaltigkeit beitragen:

Umwelt- und Klimaschutz

Ob zerstörerische Überflutungen, lange Dürreperioden oder steigende Temperaturen – menschengemachte Klimaveränderungen sind bereits weltweit spürbar. Wirkungsvolle Maßnahmen gegen den Klimawandel sind die Reduzierung von Emissionen sowie Anpassung an veränderte Gegebenheiten.

Potenziale von KI:

  • Das Klima ist ein äußerst komplexes System. Dank Satelliten, Drohnen und Sensoren liegen klimarelevante Daten heute in noch nie dagewesenen Umfang vor. KI ermöglicht es, durch Auswertung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen Zusammenhänge zu erkennen, Prognosen zu erstellen oder Schlussfolgerungen zu Ursachen und Wechselwirkungen von klimatischen Veränderungen zu ziehen.
  • KI liefert damit die Grundlage für Prognosen und Handlungempfehlungen ableiten. Regierungen, Forschenden und NGO dienen diese, um frühzeitig Warnungen herauszugeben und wirksame Schutzmaßnahmen einzuleiten. Unternehmen können auf Basis von Informationen zu Klimaveränderungen bessere Entscheidungen für nachhaltige Unternehmensprozesse treffen.
  • Landwirtschaft kann durch die KI-basierte Auswertung von Daten zu Wetter, Klima, Bodenbeschaffenheit oder Artenvielfalt nachhaltiger gestaltet werden.

Biodiversität

Die biologische Vielfalt bildet das Fundament für Nahrung und sauberes Wasser; reguliert Klima, Luft- und Wasserqualität; spendet Energierohstoffe und medizinische Produkte und dient unserer Erholung und Lebensqualität. Damit Biodiversität und Ökosysteme effektiv bewahrt werden können, braucht es Informationen zum Lebensraum und Bestand von Tieren und Pflanzen

Potenziale von KI:

  • Durch die Analyse großer Audio- und Bilddaten lassen sich komplexe Zusammenhänge und Muster erkennen und daraus Schlussfolgerungen für Schutzräume und Schutzmaßnahme ableiten.
  • Durch KI-basiertes Monitoring können Forschende und NGOs unmittelbar und flexibel auf akute Bedrohungen reagieren. Die praktische Herausforderung besteht dabei aktuell darin, dass KI-Systeme große Mengen an Trainingsdaten benötigen, um Bild-und Audiodaten akkurat zu klassifizieren – diese aber bei seltenen und gefährdeten Arten oft nicht ausreichend vorliegen.

Energieversorgung und -nutzung

In der Energiewirtschaft und -versorgung gilt Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für mehr Energieeffizienz und höhere Versorgungssicherheit im Zuge der Energiewende.

Potenziale von KI:

  • Bei der Instandhaltung und Wartung von Anlagen ermöglichen es KI-Systeme, zeitnah Verschleiß, Systemfehler und daraus resultierende Ertragsverluste zu erkennen. So können etwa mit Sensoren ausgestatte Windkraftanlagen Daten zum Zustand der Anlage analysieren.
  • Intelligente Stromnetze können den Bedarf an Elektrizität mit der Verfügbarkeit verschiedener erneuerbarer Energiequellen abgleichen und die Dezentralisierung von Netzen und Steuerungsmechanismen unterstützen. Auch könnte in smarten Netzen die komplexe Optimierung des Rohstoffverbrauchs (z.B. Gas) und anderer Energieträger durch KI-Systeme unterstützt werden.
  • Der Energiemarkt wird durch den Ausbau erneuerbarer Energiequellen aus verschiedenen Erzeugeranlagen komplexer. Wetterbedingte Schwankungen bei der Stromgewinnung aus Wind- und Sonnenkraft müssen ausbalanciert werden. KI-Technologien können hier unterstützen, große Datenmengen über Stromangebot und -bedarf in Echtzeit zu analysieren und durch Entscheidungssysteme zu verarbeiten. So soll der Einsatz von KI in Smart Grids ermöglichen, die Netze optimal zu steuern, etwa durch unterstützte Entscheidungen dazu, wann Strom gespeichert und wann gespeicherter Strom genutzt werden soll.
  • Damit die Energiewende gelingt, bedarf es auch einer effizienteren Energienutzung – etwa im Gebäudesektor durch Smart-Home-Systeme sowie nachhaltige Bau- und Renovierungskonzepte. In Prognose-, Diagnose- und Steuerungssystemen kommen bereits heute zahlreiche KI-Lösungen zum Einsatz. Daten des Internet of Things (IoT), Strompreise und Wetterdaten werden dabei miteinander verknüpft, um Gebäude energieeffizienter und klimafreundlich zu betreiben.

Mobilität

Künstliche Intelligenz kann die Mobilität auf der Straße, der Schiene, zu Wasser oder in der Luft sicherer, flexibler und kostengünstiger machen. Grundlage bilden Verkehrsdaten, die von Sensoren, Kameras sowie intelligenten Infrastrukturen und Plattformen aufgenommen, verwaltet und geteilt werden. Immer leistungsfähigere Verfahren des maschinellen Lernens verarbeiten diese Daten und leiten daraus Aktionen ab.

Potenziale von KI:

  • Unterstützt durch vernetzte, KI-basierte Systeme können Menschen und Waren künftig flexibler, schneller und umweltfreundlicher ans Ziel gelangen. Wie das funktionieren kann, skizziert das Umfeldszenario „Intelligent vernetzt unterwegs“ der Plattform Lernende Systeme
  • Die Herausforderung, den Verkehr insgesamt zu reduzieren, ohne die individuelle Mobilität einzuschränken, lässt sich durch innovative digitale Plattformen, über die Verkehrskapazitäten kanalisiert werde, oder Kapazitäten gemeinschaftlich genutzt werden, erreichen.
  • KI kann die Effizienz städtischer Verkehrsnetze verbessern, indem Bewegungsmuster, die Nachfrage bestimmter Mobilitätsoptionen und variierende Muster dieser Nachfrage für intelligente Lösungskonzepte analysiert werden.