Utqiagvik (früher Barrow) ist eine kleine Stadt in Alaska, an der nördlichsten Spitze der Vereinigten Staaten. Die 4000 Einwohner:innen sind auf den Fischfang im Arktischen Ozean als Teil ihrer Nahrungsquelle angewiesen. Doch in den letzten Jahren haben sich die Fischbestände stark verändert. Immer häufiger fangen die Einheimischen neben den gewohnten Fischen auch wilden Alaska-Lachs. Köstlich, ja. Aber warum tauchen die Tiere überhaupt auf?
Jedes Jahr schmilzt das winterliche Meereis und hinterlässt in der Nähe des Meeresbodens im Arktischen Ozean einen Cold Pool, also einen Bereich mit sehr kaltem Wasser. Der Cold Pool ist eine Grenze, die die arktischen Arten von den subarktischen Arten trennt. Mit dem Klimawandel jedoch erwärmt sich das Meer, das Eis geht zurück und der Cold Pool bildet sich nicht mehr so, wie er sollte. Fische und andere Tiere schwimmen weiter nach Norden und unterbrechen die üblichen Nahrungsketten. Und in Utqiagvik tauchen Lachse auf – ein sicheres Zeichen dafür, dass mit dem Arktischen Ozean etwas nicht stimmt.
KI-Modellierung könnte bei der Klimaanpassung im Arktischen Ozean helfen
„Die Zukunft verhält sich nicht wie die Vergangenheit“, erklärt Leslie Canavera gegenüber RESET von ihrem Haus in Virginia aus. Canavera ist CEO und Mitbegründerin von PolArctic, einem Startup, das KI-Modellierungstechniken einsetzt, um einen digitalen Zwilling der Arktis zu schaffen. Sie beschreibt, wie indigene Gemeinschaften früher das Verhalten des Eises in der Arktis vorhersagen konnten und die Auswirkungen auf ihre Fischbestände kannten. Während sich 1990 82 Prozent der Fischbestände in der Arktis auf einem biologisch nachhaltigen Niveau befanden, ist diese Zahl nach Angaben der FAO bis 2019 auf 65 Prozent gesunken. „Viele Praktiken, auf die sich die Menschen verlassen haben, sind nicht mehr anwendbar“, so Canavera weiter. „Das Fehlen dieser Grundlage ist eine echte Herausforderung für die Zukunft.“
PolArctic wurde von Leslie Canavera und Lauren Decker, beide gebürtig aus Alaska, mitbegründet. Sie setzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein, um Veränderungen im Arktischen Ozean zu kartieren und vorherzusagen. Damit sollen die Fischerei- und Schifffahrtsindustrie die Informationen erhalten, die sie zur Anpassung an den Klimawandel in der Region benötigen. Bisherige Modelle für die Arktis verwenden statistische Modellierungstechniken. Diese beruhen jedoch auf der Annahme, dass sich die Arktis weiterhin so verhält wie bisher. Das eigentliche Problem berücksichtigen sie nicht: Der Klimawandel lässt das Eis in der Arktis in alarmierendem Tempo schmelzen. Die KI-basierten Modellierungstechniken von PolArctic verwenden ebenfalls historische Daten, sind aber auch in der Lage, Systeme und Trends zu lernen und sagen Klimaauswirkungen wesentlich genauer vorher.
Die Daten, die PolArctic zum Trainieren seiner Modelle verwendet, stammen nicht nur aus der westlichen Wissenschaft, sondern auch aus dem indigenen Wissen der lokalen Gemeinschaften in der Region. Canavera schrieb für den WWF, dass „künstliche Intelligenz und indigene Kultur oft so dargestellt werden, als stünden sie im Widerspruch zueinander“. Und sie erklärt, dass der Erfolg der PolArctic-Projekte nicht möglich wäre, „ohne die Vorteile beider zu nutzen“. Angesichts von schätzungsweise 370 Millionen indigenen Menschen, deren Lebensgrundlage durch den Klimawandel beeinträchtigt wird, ist es dringend erforderlich, auch das Wissen dieser Gemeinschaften zu nutzen, um ihr Überleben zu sichern.
Der digitale Zwilling berät, was man in der Arktis fischen sollte
PolArctic arbeitet seit fast 18 Monaten an seinem neuesten Projekt: der Kartierung eines digitalen Zwillings der Arktis. Er soll im Januar 2025 für die Industrie freigegeben werden. Aber wie genau fängt man an, die 14 Millionen Quadratkilometer des Arktischen Ozeans mit seinen über 240 Fischarten und dem vielfältigen Meeresleben nachzubilden? Canavera gibt uns einen Einblick. PolArctic verwendet eine agentenbasierte Modellierungstechnik, bei der jeder Fisch als Agent mit all seinen unterschiedlichen Eigenschaften programmiert wird. Gleichzeitig wird die Landschaft der Region bis ins kleinste Detail kartiert.
Dann wird es interessant: Das Modell ist in der Lage, Ratschläge zu erteilen, zum Beispiel Fischschule A und nicht Schule B zu fischen, weil Schule B wachsen muss, um die biologische Vielfalt der Fischbestände zu gewährleisten. Dann kann man dem Modell Fragen stellen, wie „Was ist, wenn das Eis im nächsten Jahr nicht die gleiche Region erreicht? Die Informationen, die der digitale Zwilling liefert, sollen der Fischereiindustrie helfen, sich anzupassen und ihre Gewinne zu steigern, während gleichzeitig die Fischmenge in der Arktis trotz der Auswirkungen des Klimawandels erhöht wird – so zumindest die Hoffnung.
Gemeinden und Industrie erwarten das Modell mit großer Spannung
Obwohl sie Tausende von Kilometern voneinander entfernt sind, sind der Arktische Ozean und Europa untrennbar miteinander verbunden. Die Drucksysteme, die kühle Luft in der Arktis und warme Luft im Süden halten, werden durch den Klimawandel gestört, was zu Hitzewellen, Kälteeinbrüchen und extremen Wetterlagen führt, die in Europa immer häufiger vorkommen. Und es wurde Mikroplastik aus so weit entfernten Ländern wie Frankreich im Arktischen Ozean gefunden, was die langfristigen Auswirkungen unserer wachsenden Abfallmenge auf den gesamten Planeten verdeutlicht.
Künstliche Intelligenz neu denken – aus indigener Perspektive
Eine kürzlich gegründete Initiative erforscht neue Ansätze zum Aufbau ethischer KI-Systeme – aus indigener Perspektive. Eine faszinierende und wichtige Arbeit.
Trotzdem könnte der digitale Zwilling von PolArctic dabei helfen, die Arktis besser an die Auswirkungen des Klimawandels anzupassen. Canavera berichtet von der Begeisterung sowohl der indigenen Gemeinschaften als auch der Fischereiindustrie, die der Einführung des digitalen Zwillings mit Spannung entgegensehen. In den Worten von Canavera: „Unser Modell hat das Potenzial, ein Gamechanger zu werden“.
