Die Kraft der KI nutzen, um den Klimawandel zu bekämpfen

Wenn sich an unserem Umgang mit der Umwelt nichts ändert, wird die globale Durchschnittstemperatur bis 2030 auf 1,5 Grad Celsius ansteigen. Obwohl es sich scheinbar um eine unbedeutende Zahl handelt, können die Auswirkungen katastrophal sein, da Ereignisse wie katastrophale Hitzewellen, Überschwemmungen, Dürren, Ernteausfälle und Artensterben immer häufiger auftreten.

Wir leben mit unserer letzten Chance, bei der sich alle Industrienationen zusammenschließen müssen, um die Treibhausgasemissionen bis zur Hälfte des Jahres 2030 zu reduzieren und dann bis Anfang der 2050er Jahre damit aufzuhören, der Atmosphäre Kohlendioxid zuzuführen. Eine Verzögerung auch nur um einige Jahre würde das Ziel unerreichbar machen und eine heißere, gefährlichere Zukunft bescheren.

Die Situation gerät langsam aus den Händen der Menschen, was dazu führt, dass KI zur Bekämpfung des Klimawandels eingesetzt werden kann.

In diesem Artikel werden wir zwei Seiten des Einsatzes künstlicher Intelligenz für den Klimawandel untersuchen – eine, die die Notwendigkeit hervorhebt, dass Technologie an der Ursache beteiligt ist, und eine, die etwas anderes nahelegt. Letztendlich überlasse ich es Ihnen, über die Dringlichkeit des Einsatzes von KI für die Sache zu entscheiden.

Alles der Reihe nach.

Warum sollte sich Ihr Unternehmen um den Klimawandel kümmern?

Wenn es um die Bekämpfung des Klimawandels geht, wird „Weiter so wie bisher“ nicht mehr funktionieren. Es gibt mehrere überzeugende Gründe, warum jedes Unternehmen, auch Ihres, über Nachhaltigkeit nachdenken sollte. Schauen wir uns die Top an.

1. Kunden fragen danach.

Ein Forschungsunternehmen, Proedge, hat herausgefunden, dass 78 % der Amerikaner mehr für Produkte mit ökologischen/nachhaltigen/wohltätigen Vorteilen bezahlen würden. Die zunehmende Aufmerksamkeit der Medien und das öffentliche Bewusstsein für Umweltthemen haben die Kaufgewohnheiten der Verbraucher stark beeinflusst. Dies hat dazu geführt, dass Verbraucher eher bei sozialbewussten Unternehmen einkaufen.

2. Steuern sparen oder ganz Steuererleichterungen erhalten.

Die Bundesregierung bietet mehrere Steuergutschriften an, die Unternehmen dazu veranlassen, in erneuerbare Energiequellen wie Geothermie, Solarenergie und Wind zu investieren. Ihr Unternehmen hat möglicherweise Anspruch auf eine Steuergutschrift von bis zu 26 % der Kosten für die Installation von Solarenergieanlagen, den Einsatz von Brennstoffzellen mit einer Leistung von 0,5 Kilowatt oder mehr und die Errichtung kleiner Windkraftanlagen mit einer Leistung von 200 Kilowatt unten. Weitere Vorteile können sein: Steuerabzug für energieeffiziente Gewerbegebäude und Steuergutschrift für Biodiesel.

3. Investoren erwarten es.

Unternehmen, die dazu neigen, Nachhaltigkeit in den Vordergrund zu stellen, haben ein größeres Potenzial, Investitionen von ESG-orientierten Fonds und sozialbewussten Anlegern anzuziehen. Einer Studie von Harvard Business Review zufolge weisen Unternehmen, die sich auf Nachhaltigkeit konzentrieren, tendenziell eine bessere finanzielle Leistung und niedrigere Kapitalkosten auf, was mehr Investoren anzieht. Es wurde auch festgestellt, dass ESG-Performer eine um 20 % höhere Bewertung genießen.

4. Es wirkt sich auf Ihre Lieferketten aus

Der Klimawandel wirkt sich auf zwei Arten auf die Lieferkette aus: Er bringt lang anhaltende Unwetterereignisse mit sich, die Einrichtungen beschädigen, Ressourcen abschneiden und den Reiseverkehr beeinträchtigen können. Dies führt auch zu einem Anstieg des Meeresspiegels, der von den globalen Lieferketten stark beansprucht wird, sodass der Klimawandel bekanntermaßen jedes Jahr Verluste in Höhe von 7,6 Milliarden US-Dollar für Häfen verursacht.

Gründe wie diese ermutigen Unternehmen, sich mit Technologie, insbesondere KI, auseinanderzusetzen, um Klimaschutzmaßnahmen in ihre Prozesse umzusetzen. Als Reaktion darauf sind mehrere KI-Produkte und Start-ups auf den Markt gekommen, wie zum Beispiel –

• ClimateAI – Eine Unternehmensklimaplattform, die Unternehmen dabei hilft, physische Klimarisiken zu reduzieren, zu überwachen und sich daran anzupassen
• Gro Intelligence – Analysiert Billionen von Datenpunkten aus mehreren Quellen – Ernteprognosen, Satellitenbilder, Topografie – um Prognosen für einzigartige landwirtschaftliche Produkte zu erstellen.
• Climavision – Eine Prognoselösung, die Unternehmen proaktiv über Wetterereignisse informiert, die sich auf den Umsatz und den Geschäftsbetrieb auswirken könnten.

Die Anwendungen künstlicher Intelligenz im Klimawandel

Eine mögliche Verzögerung oder sogar Abmilderung einer schlimmen Situation erfordert schnelle Bemühungen um eine sofortige Krisenreaktion und eine langfristige Planung. KI-Lösungen zum Klimawandel eignen sich hierfür am besten, da sie in der Lage sind, große, komplexe Datenfelder zu Klimaauswirkungen, Emissionen und mehr zu sammeln, zu konstruieren und zu interpretieren. Dies wird letztendlich die Beteiligten dabei unterstützen, eine fundierte und datengesteuerte Strategie zur Bekämpfung der CO2-Emissionen und zur Schaffung einer umweltfreundlicheren Gesellschaft zu verfolgen.

Klimamodellierung

Experten für globale Erwärmung nutzen seit langem Klimamodelle, um die Komplexität der Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Komponenten des Erdsystems zu verstehen und die möglichen Auswirkungen des Klimawandels genau vorherzusagen. KI-Tools zum Klimawandel tragen dazu bei, die Effizienz und Genauigkeit der Modelle zu verbessern, indem sie eine große Menge an Datensätzen integrieren und genau verarbeiten. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Muster in den gesammelten Datensätzen zu finden, die für menschliche Forscher möglicherweise nicht sichtbar sind.

Energieeffizienz

Die Optimierung des Energieverbrauchs und die Abfallreduzierung sind entscheidend für eine nachhaltige Entwicklung. Um dieses Problem anzugehen, experimentiert die Branche mit einem KI-gestützten Smart-Grid-Managementsystem, das die Erzeugung, Verteilung und den Verbrauch von Strom effizient verwalten soll.

Dieser Teil der KI zum Klimawandel kann bei der Analyse von Echtzeitdaten aus mehreren Quellen wie intelligenten Messgeräten und Sensoren helfen, um Muster zu erkennen und den Energiebedarf genau vorherzusagen. Das Ergebnis? Bessere Optimierung der Energieressourcenallokation, die nicht nur den Abfall reduziert, sondern auch sicherstellt, dass das Angebot der Nachfrage entspricht.

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Kohlenstoffabscheidung

Dabei handelt es sich um einen Ansatz, bei dem die von Energie- und Industriequellen freigesetzten Kohlendioxidemissionen erfasst werden, bevor sie in die Umwelt gelangen. Da das Hauptziel die Minimierung der CO2-Freisetzung in der Umwelt ist, wird KI zur Optimierung des Betriebs und der Gestaltung dieser Kohlenstoffabscheidungstechnologien eingesetzt, damit sie kostengünstiger und effizienter werden.

Katastrophenprognose

Klimaforscher und Meteorologen nutzen künstliche Intelligenz, um die Auswirkungen klimabedingter Naturkatastrophen vorherzusagen und zu beseitigen. Mit der Technologie an ihrer Seite können sie riesige Mengen an Datensätzen analysieren, um Trends zu finden, die auf die Wahrscheinlichkeit drohender Katastrophen hinweisen, und anschließend ein Frühwarnsystem aufbauen und einsetzen, um den Verlust von Eigentum und Leben zu minimieren.

Ökosystemverfolgung

Ein entscheidender Teil der Messung der Auswirkungen des Klimawandels ist die Verfolgung der Veränderung natürlicher Ressourcen und der Artenvielfalt. Der Einsatz von KI im Klimawandel zeigt sich in der Verwendung von Werkzeugen, die riesige Datenmengen verarbeiten, die aus Drohnenaufnahmen, Satellitenbildern und anderen Quellen stammen. Naturschützer können auch Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um Muster in der Veränderung der Landbedeckung und der Artenverteilung zu finden.

Schnelle Mode

Die Fast-Fashion-Industrie trägt stark zur Klimakrise bei und ist für bis zu 10 % der weltweiten Kohlendioxidemissionen verantwortlich. Angesichts der globalen Reichweite und Größe der Modebranche können nicht nachhaltige Praktiken in der Modebranche langfristige Auswirkungen auf die Umwelt haben. Hier kommen KI-Lösungen für den Klimawandel ins Spiel. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können bei der Optimierung der Lieferkette helfen, um Abfall zu reduzieren, eine nachhaltige Produktion zu fördern und den Ressourcenverbrauch zu verfolgen.

Optimierung der Landwirtschaft

Ein weiterer emissionsintensiver Sektor, die Landwirtschaft, ist für 22 % der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich. Von Kleinbauern bis hin zu Großkonzernen sind die Probleme Wasserknappheit, unvorhersehbare Wetterereignisse und Landdegradation im gesamten Sektor ähnlich. KI für den Klimawandel kann dabei durch Smart Grids helfen. Diese Netze können Angebot und Nachfrage effizient ausgleichen, was die Integration erneuerbarer Energien in Energiesysteme ermöglicht und die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen verringert.

Methanerkennung

Der hochwirksame Schadstoff, der in der Landwirtschaft, im Energiesektor und auf Mülldeponien freigesetzt wird, ist der zweitgrößte Verursacher der globalen Erwärmung und konkurriert ständig mit Kohlendioxid um den ersten Platz. Unternehmen verknüpfen KI und Klimawandel, um dabei zu helfen, riesige Mengen an Satellitenbildern zu interpretieren, die jeden Tag die globalen Methanemissionen verfolgen.

Die Technologie steht im Einklang mit der wachsenden landesweiten Fokussierung auf die Methanüberwachung mit der Verabschiedung spezieller Vorschriften, beispielsweise von der US-Umweltschutzbehörde und der Europäischen Union.

Green Tech Mining

Klimaorientierte Lösungen, von Elektrofahrzeugen bis hin zu Solarpaneelen, erfordern eine enorme Menge an Mineralien wie Lithium, Kobalt und Kupfer. Allerdings reicht das aktuelle Angebot bei weitem nicht aus, um die wachsende Nachfrage zu decken.

Um dieser Situation Herr zu werden, nutzen Forscher, Regierungen und Unternehmen künstliche Intelligenz und den Klimawandel, um kritische Mineralien zu finden. Es wurde festgestellt, dass zahlreiche Daten darüber vorliegen, was sich unter der Erdoberfläche befindet. Der Einsatz von KI zur Untersuchung dieser Datensätze wird nicht nur die Unsicherheit minimieren, sondern auch Milliarden von Dollar einsparen, die für die Suche nach profitablen Gewinnungsgebieten ausgegeben werden.

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Hierbei handelt es sich nur um oberflächliche Anwendungen und Rollen der KI beim Klimawandel, der gesamte Umfang liegt, soweit man es sich vorstellen kann, im Allgemeinen zwischen fünf Elementen:

• Um komplexe Datensätze zu Klimaauswirkungen, Emissionen und mehr zu sammeln und zu vervollständigen
• Entscheidungsfindung und Planung stärken
• Um Abläufe zu optimieren
• Zur Unterstützung kollektiver Ökosysteme
• Klimapositive Veranstaltungen fördern

BCG hat hervorragende Arbeit dabei geleistet, die Rolle der künstlichen Intelligenz für den Klimawandel in einem Rahmen zu kategorisieren.

Nachdem wir uns nun die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Klimawandel angesehen haben, sind einige Dinge klar. Der Sektor ist bereit für technologische Eingriffe, die zu einer Situation führen, in der die Nachfrage nach klimaorientierten intelligenten Tools und Fragen wie der Entwicklung einer KI-Plattform wie ClimateGPT oder CO2-KI steigt.

Dieser Optimismus der Technologie ist jedoch keineswegs ein Zeichen dafür, dass die gefährliche Situation unter Kontrolle gebracht wird. Menschen und Institutionen werden weiterhin die größte Rolle dabei spielen, die Bemühungen wieder auf Kurs zu bringen, wenn es darum geht, die von der National Climate Task Force festgelegten Ziele zu erreichen.

Um die Diskussion über die Vorteile von KI für den Klimawandel voranzutreiben, werfen wir einen Blick auf eine Infografik, die die realen Anwendungen künstlicher Intelligenz im Klimawandel auflistet.

Dies würde Ihnen einen Eindruck von den Initiativen vermitteln, die ergriffen werden, um die Technologie mit der Sache zu verbinden.

Bisher haben wir uns mit den Vorteilen von KI beim Klimawandel und mit Unternehmen befasst, die die Technologie nutzen, um diese Vorteile in die Realität umzusetzen, die Changemaker nutzen können. Aber bedeutet das, dass wir die Rechenleistung und den Strom ignorieren, die das KI-System zum Betrieb benötigt?

Es wurde festgestellt, dass OpenAI GPT-3 und Metas OPT über 500 bzw. 75 Tonnen Kohlendioxid ausstoßen. Noch schlimmer ist, dass sich die genauen Auswirkungen der KI auf die Klimakrise nicht berechnen lassen, selbst wenn der Fokus weiterhin auf der Menge der Treibhausgasemissionen liegt. Denn es gibt viele verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz – etwa ein KI- und ML-Modell, das Trends in Forschungsdaten erkennt, ein Vision-Programm, das selbstfahrenden Autos hilft, Hindernissen auszuweichen, oder ein großes Sprachmodell (LLM), das einem Chatbot dies ermöglicht Sprechen Sie auf natürliche Weise – alle mit unterschiedlichen Anforderungen an die Rechenleistung zum Trainieren und Ausführen.

Ein weiterer Gesichtspunkt, der hier betrachtet werden sollte, ist, dass die Technologie, wenn sie einer Seite der Medaille hilft, auch darauf ausgelegt ist, die Umweltverursacher zu stärken. Im Jahr 2019 kündigte Microsoft beispielsweise eine Partnerschaft mit ExxonMobil an und erwähnte, dass das Unternehmen Microsofts Cloud-Computing-Plattform Azure nutzen werde. Der Ölriese gab an, dass er durch diese Partnerschaft, die bei bestimmten Aufgaben wie der Leistungsanalyse auf den Einsatz von KI angewiesen sei, seinen Bergbaubetrieb optimieren und bis 2025 die Ölproduktion um 50.000 Barrel Öläquivalent pro Tag steigern könne.

Das Ausbalancieren dieser Gleichung liegt letztendlich in der Verantwortung der politischen Entscheidungsträger, der Unternehmen, die KI nutzen, und der Unternehmen, die Entwicklungsdienste für künstliche Intelligenz aufbauen.

Appinventiv trägt dazu bei, KI umweltfreundlicher zu machen

Bei Appinventiv betrachten wir uns als eines der am stärksten auf CO2-Neutralität ausgerichteten Unternehmen. Wenn wir Anwendungen entwickeln, arbeiten wir mit einem Mühlstein um die Emissionen, die wir in die Umwelt abgeben.

Zu den Praktiken, die wir bei der Förderung von KI und Klimawandel in unserem gesamten SDLC verfolgen, gehören:

• Verwendung vorhandener großer generativer Modelle
• Einsatz energiesparender Rechenmethoden wie TinyML und Mikrocontroller
• Feinabstimmung generativer Modelle
• Verwendung von Tools wie dem ML CO2 Impact Calculator zur Messung des Kohlendioxidgehalts, der während des Trainings der Machine-Learning-Modelle entsteht.

Für uns geht es bei der KI-Softwareentwicklung immer darum, wie wir bestehende Modelle optimal nutzen können. Wenn wir uns dazu zwingen, die Grenzen des Energiesparens in Betracht zu ziehen, treibt uns das letztendlich zu neuen und kreativen KI-Innovationen.

FAQs

F. Wie kann KI zum Klimawandel beitragen?

A. Die Antwort auf die Frage, ob KI den Klimawandel löst, liegt im Wie. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI beim Klimawandel helfen kann. Klimamodellierung, Energieeffizienz, Kohlenstoffabscheidung, Katastrophenprognose, Ökosystemverfolgung, Fast Fashion, Optimierung der Landwirtschaft, Methanerkennung und Green-Tech-Bergbau.

F. Was ist grüne KI?

A: Bei Green AI geht es um die Entwicklung von Algorithmen, die weniger Daten und Rechenressourcen verbrauchen. Dadurch wird der Bedarf an energieintensiven Berechnungen verringert, ohne dass sich dies wesentlich auf die Effizienz des KI-Modells auswirkt.

F. Wie können Unternehmen die CO2-Emissionen von KI-Modellen senken?

A. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie Unternehmen eine umweltfreundlichere KI aufbauen können –

• Aktualisieren oder verfeinern Sie die vorhandenen Modelle.
• Verwenden Sie weniger energieintensive Berechnungsmethoden.
• Gestalten Sie die IT-Architektur auf Nachhaltigkeit.
• Überwachen Sie den Energieverbrauch, die Hardwareauslastung und die Datenspeicherung, um Möglichkeiten für eine höhere Energieeffizienz zu finden.