Künstliche Intelligenz – Können wir mit Rechenleistung unseren Planeten retten?

Längst löst Künstliche Intelligenz komplexe Aufgaben und erleichtert unseren Alltag. Doch liefern die intelligenten Computerprogramme auch neue Lösungen für den Umwelt- und Klimaschutz?

Autor Sarah-Indra Jungblut, 11.12.19

Übersetzung Sarah-Indra Jungblut:

Von vielen unbemerkt greift Künstliche Intelligenz (KI) schon längst in unseren Alltag ein – sei es als Übersetzungssystem, Suchmaschine, persönlicher Sprachassistent oder auf bestimmte Tätigkeiten hin programmierte Roboter. „Dass KI in Zukunft für Wissenschaft, Gesellschaft und insbesondere die Wirtschaft ein enorm wichtiges Erfolgskriterium sein wird, ist mittlerweile hinlänglich akzeptiert“, sagt Kate Saslow, Projektmanagerin für KI und Außenpolitik bei der Stiftung Neue Verantwortung. Das hat vor allem damit zu tun, dass die potenziellen Anwendungsmöglichkeiten der intelligenten Computerprogramme extrem vielseitig sind und als Querschnittstechnologie die verschiedensten Bereiche verbinden.

Damit ist klar: Die Zeit lässt sich nicht mehr zurück drehen und statt in der aktuell gesellschaftlich noch immer verhandelten Frage „ob wir KI überhaupt brauchen und wollen“ zu verharren und so vielleicht die Chance zu verpassen, die Entwicklungen mitzubestimmen, sollten wir nach Antworten auf die Fragen suchen, in welchen Bereichen wir KI einsetzen wollen und wie wir deren Einsatz so gestalten, dass sie dem Wohl der Menschheit dient.

Zuerst: Was ist Künstliche Intelligenz?

Sprach- oder Gesichtserkennung, Suchmaschinen, selbstfahrende Autos, Computerspiele, Social Bots (Chatbots, die menschliche Kommunikation nachahmen) oder Roboter – in all diesen Bereichen wird schon heute stark auf KI gesetzt.

Aber was ist Künstliche Intelligenz eigentlich genau? Eine einzige allgemeingültige Definition von KI gibt es bisher nicht. Suchen wir den kleinsten gemeinsamen Nenner, lassen sich Künstliche Intelligenzen als Computerprogramme beschreiben, die selbst lernen und sich selbst verbessern können. Intelligent sind diese in so weit, als dass kognitive Entscheidungsstrukturen des Menschen durch Programmierung nachgebaut werden – dazu gehören u.a. die visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung und -generierung, Schlussfolgerungen, Entscheidungsfindung und Handeln als auch die Anpassungsfähigkeit an wechselnde Umgebungen.

Einfache, „nicht-intelligente“ Algorithmen (zum Beispiel Navigationsgeräte) sind auf klare Fragestellungen hin programmiert: dies ist das Problem und das wird so gelöst (bspw. „Suche den kürzesten Weg von A nach B“). Die sehr heterogenen KI-Anwendungen basieren dagegen nicht auf der klassischen deterministischen Programmierung, sondern auf statistischer Datenanalyse. In einem Lernprozess – auch maschinelles Lernen genannt – lernt das künstliche System anhand von Trainingsdaten aus Beispielen, die es nach der Lernphase eigenständig verallgemeinern kann. Ein KI-gestütztes Übersetzungssystem zum Beispiel wird in der Trainingsphase mit hunderttausenden Daten gefüttert (Eingabesatz deutsch, Ausgabesatz englisch) und lernt dabei nicht die Beispiele auswendig, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten (in diesem Fall, welches Wort in welches Wort, welcher Satz in welchen Satz übersetzt wird), die dann auch auf neue, zuvor noch nicht gesehene Daten angewendet werden können.

Intelligente Computerprogramme – eine rasante Entwicklung

Der europäische Markt für Künstliche Intelligenz wird von rund drei Milliarden Euro im Jahr 2019 bis auf zehn Milliarden Euro im Jahr 2022 wachsen. Das entspricht einem jährlichen Wachstum von durchschnittlich 38 Prozent, wie das European Information Technology Observatory (EITO) in seiner Studie „AI in Europe – Ready for Take-off“ feststellt.

Ausschlaggebend für die rasanten Entwicklungen in den letzten Jahren im Bereich der KI-Anwendungen sind die schnell gewachsenen Computer-Leistungen – denn erst diese ermöglichen die Verarbeitung der großen Datenmengen der rasch voranschreitenden Digitalisierung. Ein Ende dieser Entwicklungen ist nicht in Sicht: Die Informatiker Dario Amodei und Danny Hernandez, die beide für OpenAI arbeiten, ein Non-Profit-Forschungsunternehmen, das unter anderem der KI-kritische Elon Musk gegründet hat, kommen in ihrer Studie zu dem Ergebnis, dass in der Zeit von 2012 bis 2017 eine Steigerung um den Faktor 300.000 statt gefunden hat. Das heißt, dass die neuen KI-Systeme im Moment im Schnitt alle dreieinhalb Monate ihr Tempo verdoppeln und damit immer größere Datenmengen verarbeiten können.

Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit – ein gutes Team?

KI wird in vielen gesellschaftlichen – und vor allem wirtschaftlichen – Bereichen als Schlüsseltechnologie gehandelt. Ist sie vielleicht auch ein Schlüssel für die Transformation unserer Gesellschaft hin zu ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit? Anbetracht des drängenden Handlungsbedarfs, um den Klimakollaps abzuwenden oder mindestens einzudämmen, haben sich verschiedenste Projekte, Startups und Forschungsvorhaben aufgemacht, mit Hilfe der intelligenten Computerprogramme neue Lösungen zu finden:

Bei der Erdbeobachtung können zum Beispiel Verfahren des maschinellen Lernens – wie die Mustererkennung und die Verknüpfung großer Datenmengen – zusammen mit von Satelliten erfassten Daten dabei behilflich sein, präzise Aussagen über klimatischen Veränderungen auf unserem Planeten zu treffen.

  • Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) zum Beispiel will maschinelle Lernalgorithmen mit hochauflösenden Satellitenbildern kombinieren, um schnell und präzise auf Bodenveränderungen auf der ganzen Welt zuzugreifen – und zwar dann, wenn noch etwas getan werden kann.
  • Der 2017 gestartete Satellit Sentinel-5P ist eine Zusammenarbeit zwischen drei europäischen Nationen im Rahmen des EU-Programms Copernicus Earth-Monitoring. Mit einem speziellen Instrument kann Sentinel-5P eine breite Palette von Schadstoffen, wie zum Beispiel Ozon, Methan, Kohlenmonoxid und Schwefeldioxid, mit bisher unerreichter Auflösung und Genauigkeit hervorheben. Die Informationen sollen dann mit Hilfe von KI entschlüsselt und so die Verursacher von Schadstoffeinträgen in unsere Atmosphäre aufgespürt werden.
  • Mit Sensoren und KI geht das Münchener Startup Hawa Dawa das Thema Luftverschmutzung in unseren Städten an: Hawa Dawa hat ein mobiles Messgerät entwickelt, das per IoT mit der Hawa Dawa-Software vernetzt ist, die in Echtzeit Wetter- und Verkehrsdaten abgleicht. Die mit Künstlicher Intelligenz ausgestattete Software lernt stetig aus der Datenzusammenstellung dazu und kann so zum einen Prognosen erstellen, aber auch Daten für Bereiche simulieren, an denen keine Sensoren installiert sind. So entsteht eine flächendeckende Luftgüte-Karte in Echtzeit.

Im Energiesektor kann KI dabei helfen, die wachsende Komplexität der Dezentralisierung des Energiesystems, die mit der Umstellung auf erneuerbare Energieträger einhergeht, zu regeln, als auch die Infrastrukturen effizienter zu nutzen und die Flexibilität des Energiesystems zu erhöhen, indem Energiesysteme (Smart Grids), intelligente Gebäudesteuerung und Energiedatenmanagement intelligent vernetzt werden.

  • Grüne Ampeln sparen nicht nur Zeit, sondern auch Kraftstoff. Gerade bei größeren Fahrzeugen wie LKWs oder Bussen sind diese Einsparpotenziale enorm. Die Hamburg Port Authority (HPA) testet momentan das Projekt „Green4Transport“ im Hamburger Hafen. Ziel ist die Optimierung des Verkehrsflusses, indem Fahrzeuge untereinander und mit Ampeln vernetzt werden.
  • Der Übertragungsnetzbetreiber National Grid hat zusammen mit der Oxford Universität, dem Environmental Defense Fund Europe und dem WWF einen sogenannten „Carbon Intensity Forecast“ entwickelt, eine Art „Wetterbericht“ für sauberen Strom. Die Software kann so angeben, zu welchen Teilen sich der britische Strom aus erneuerbarer und nicht-erneuerbarer Energie zusammensetzt, woraus dann eine Vorhersage der CO2-Emissionen resultiert. Die Vorhersagen erhalten die Verbraucher*innen per App und können so ihren Energiekonsum in Perioden mit niedriger Kohlenstoff-Intensität verschieben.

Und auch für die umweltfreundlichere Gestaltung des Verkehrssystems oder für die Abfall- und Kreislaufwirtschaft könnten KI-Anwendungen einen Beitrag leisten:

  • Lebensmittelverschwendung ist ein riesiges Problem, auch in der Gastronomie. Das Problem liegt meist darin, dass nicht richtig erfasst wird, wie viel und was wann weggeworfen wird. Das 2013 in London gegründete Unternehmen Winnow Vision will mit Künstlicher Intelligenz bei diesem Problem Abhilfe schaffen. Winnow hat ein smartes System entwickelt, das die weggeworfenen Lebensmittel fotografisch erkennt und erfasst. Mit diesen Informationen erstellt das System regelmäßig Berichte, in denen das Volumen, der Wert und die Umweltauswirkungen des Abfalls berechnet werden. Mit diesem Wissen können die Gastronom*innen bewusste Entscheidungen treffen, um Lebensmittelverschwendung in den Küchen zu reduzieren.

Weitere Beispiele, wie KI zum Beispiel dabei hilft, Wildtiere zu schützen oder unsere Wälder zu erhalten findest du hier: Nachhaltigkeit und KI

Nachhaltige KI und Startups – eine Nische

Auch wenn KI-Anwendungen in allen Bereichen wie Pilze aus dem Boden schießen, so ist der Einsatz der Technologie im Nachhaltigkeitskontext noch verhalten. Das zeigt sich sowohl bei einem Blick auf die Anzahl der Startups als auch bei Forschungsvorhaben und Förderungen.

Im Rahmen einer Studie des Umweltbundesamts wurde die Datenbank Crunchbase nach Startups durchsucht, die KI-Technologien im Kontext von Nachhaltigkeit anwenden. Die Recherche ergab insgesamt 155 Unternehmen. Im Vergleich zu den insgesamt knapp 12.000 Startups, die in der Datenbank Bezüge zu Künstlicher Intelligenz angeben, sind Startups mit Nachhaltigkeitsbezug daher eine Nische.

Wie vertrauenswürdig ist KI?

Aktuell wird neben einem sehr technologisch geprägten Diskurs über Machbarkeiten und Möglichkeiten von KI auch eine ethische Auseinandersetzung mit dem Thema geführt.

Zentrale Fragen sind dabei:

Wie autonom handelt eine KI (Autonomie)? Der Autonomie-Begriff von KI-Systemen stellt die Selbstbestimmung des Menschen infrage. Dies wird aktuell vor allem am Anwendungsfall von autonom (automatisiert) fahrenden Fahrzeuge diskutiert.

Wie kommt eine KI zu einer Entscheidung (Vertrauenswürdigkeit und Transparenz)? In den Prinzipien der Algorithmen maschinellen Lernens selbst liegt eine gewisse Intransparenz, da die Verwendung statistischer Zusammenhänge die Nachvollziehbarkeit der Algorithmen erschwert. Zum Beispiel kann aus einem Algorithmus nicht immer abgeleitet werden, warum bei einem bestimmten Eingangswert ein bestimmter Ausgangswert herauskommt. Die Antwort: „Weil der Algorithmus es aus den Beispieldaten so gelernt hat“ ist für ein tieferes Verständnis unbefriedigend. Dies kann auch aus Umweltsicht zu einem Problem werden; nämlich dann, wenn Entscheidungen von KI-Systemen Umweltschäden verursachen.

Um zu verhindern, dass KI-Systeme die in der Gesellschaft vorhandenen diskriminierenden Muster reproduzieren und nicht-nachhaltige Entscheidungen treffen, muss einerseits eine größtmögliche Transparenz der Algorithmen gewährleistet als auch darauf geachtet werden, dass die Trainingsdaten für Algorithmen inklusiver gestaltet werden.

KI als Kundenflüsterer

Die meisten Startups, Finanzdienstleister und etablierten E-Commerce-Unternehmen haben KI längst in ihren mobilen Applikationen, Einkaufssystemen oder der Datenverarbeitung ihrer Online-Shops integriert. Die intelligenten Algorithmen klassifizieren und prognostizieren, schlagen Kund*innen passgenau Produkte vor und geben Kaufempfehlungen.

Bedenklich dabei ist, dass im KI-Bereich die Dominanz der großen IT-und Internet-Konzerne (Google, Microsoft, Apple, Facebook, IBM, Amazon u.a.) – wie auch in allen anderen Bereichen der Digitalwirtschaft – fortgesetzt wird. Diese global agierenden Anbieter digitaler Dienste haben mittlerweile nahezu eine Monopolstellung inne und verfügen über riesige Datenpools. Aus Nachhaltigkeitsperspektive ist daran vor allem problematisch, dass die Digitalkonzerne ihre Dienste mit KI-Anwendungen immer weiter personalisieren und immer treffsichere Prognosen über die Kaufinteressen ihrer Kund*innen erstellen und damit letztlich den Konsum weiter steigern. „Das Senken von technischen Hürden, das Integrieren von Kaufempfehlungen und -bewertungen in den Alltag von Konsumenten über soziale Netzwerke und personalisiertes Marketing können Konsumenten zu häufigeren Käufen bewegen, begrenzt lediglich durch das verfügbare Einkommen“, weist auch die UBA-Studie „Konsum 4.0“ nach.

Damit sorgt der aktuell vorrangige Einsatz von KI-Anwendungen mit Konsumsteigerungen für einen höheren Ressourceneinsatz und steigende CO2-Emissionen.

Der Energiehunger des maschinellen Lernens

Neben einem stark durch ethische Bedenken geprägten Diskurs über die Risiken von KI ist aus Nachhaltigkeitsperspektive auch die Frage nach der Ökobilanz von KI-Systemen relevant. Denn während die einen enorme Chancen darin sehen, dass wir mit KI Umweltherausforderungen angehen können, fürchten andere, dass wir damit keine Probleme lösen, sondern nur neue Probleme schaffen – mit der weiteren Zunahme unseres schon jetzt enormen Strombedarfs und massiven Konsumsteigerungen.

Die Bedenken sind nicht unbegründet: KI-Anwendungen wie Deep Learning, Simulationen und Prognosen benötigen immer mehr Rechenleistung und sorgen damit dafür, dass der Energiebedarf der Rechenzentren ansteigt. Und dieser ist mit der schnell voranschreitenden Digitalisierung schon jetzt sehr hoch: Nach Angaben des Borderstep Instituts belief sich der Energiebedarf aller Rechenzentren in Deutschland alleine 2017 auf rund 13 Milliarden Kilowattstunden – Tendenz steigend. Wie Forscherinnen und Forscher der University of Massachusetts ermittelt haben, kann das Training einer einzelnen KI-Anwendung zur Spracherkennung fünfmal so viel CO2 erzeugen wie ein Auto während seiner gesamten Lebensdauer ausstößt.

Gleichzeitig gilt es miteinzubeziehen, dass beispielsweise durch das einmalige Trainieren eines solchen Netzes Dienstleistungen für eine große Zahl von Nutzenden generiert werden, die zu Emissionsreduktionen führen können. Es ist also nicht ganz leicht, eine pauschale Aussage über die Ökobilanz von KI-Anwendungen im Allgemeinen zu treffen und muss von Fall zu Fall betrachtet werden.

Zukünftige KI-Anwendungen könnten zudem einen niedrigeren Energieverbrauch haben, denn gerade im Bereich des maschinellen Lernens lässt sich noch an einigen Schrauben drehen: „Daher arbeiten viele Forschungsgruppen daran, tiefes Lernen weniger energiehungrig zu gestalten. Andere Hardware, neue Modelle und Lernverfahren – all das wird untersucht“, sagt Prof. Dr. Kristian Kersting,
 Leiter des Fachgebietes Maschinelles Lernen an der Technische Universität Darmstadt.

Nachhaltige KI in Politik und Forschung

Bei genauerer Betrachtung zeigt sich, dass KI für eine nachhaltige Entwicklung sowohl in politischen Strategien als auch in der Forschung bisher wenig beachtet und kaum gefördert wird.

  • Ein erster Aufschlag: Die deutsche KI-Strategie

Ein Schritt in die richtige Richtung ist die deutsche KI-Strategie, die im Dezember 2018 veröffentlicht wurde und in der immerhin Nachhaltigkeitsbezüge hergestellt werden.

Dabei werden, wenn auch auf einer eher abstrakten Ebene, die Potenziale von KI für das Erreichen der nationalen, aber auch der internationalen Nachhaltigkeitsziele skizziert. Insbesondere wird betont, dass KI-Anwendungen das „Verständnis von komplexen Systemen [wie] der Natur“ verbessern können (BReg., 2018a, S. 17). In diesem Zusammenhang weisen die Autor*innen darauf hin, dass zur Auswertung der von Satelliten erzeugten Daten und der Verschränkung mit Daten aus anderen Quellen (bspw. Geoinformationen, Social-Media- und Citizen-Science-Daten, vgl. BReg., 2018a, S. 19) neue Verfahren entwickelt werden müssen.

Etwas konkreter lesen sich die Vorschläge der deutschen KI-Strategie zu den Potenzialen von KI für Umwelt, Ressourcen und Klima. Als Ziele von KI-Anwendungen für einen sozial-ökologischen Wandel werden genannt: Maßnahmen sollen verstärkt, Bewertungskriterien für die Umweltwirkung von KI entwickelt und eine Umweltdatencloud aufgebaut werden. Dies soll mittels der 50 Leuchtturmanwendungen erreicht werden, die mit dem Förderprogramm des Bundesumweltministerium (BMU) „KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“ gefördert werden.

  • Das Förderprogramm „KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“

Im Rahmen des Förderprogramms sucht das BMU Projekte aus Wirtschaft, Wissenschaft und Zivilgesellschaft, die Künstliche Intelligenz nutzen, um ökologische Herausforderungen zu bewältigen und die beispielgebend für eine umwelt-, klima- und naturgerechte Digitalisierung sind. Dazu standen aus dem Haushalt 2019 Fördermittel in Höhe von 27 Millionen Euro bereit, im Jahr 2020 wird das Programm auf rund 45 Millionen Euro aufgestockt. Weitere Fördervorhaben des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) sind auf den Seiten des Wissenschaftsjahr 2019 – Künstliche Intelligenz zu finden.

  • Wenig los in Europa

Auf europäischer Ebene finden sich in dem im April 2018 vorgestellten Plan „Communication Artificial Intelligence for Europe“ zur Unterstützung von KI nur sehr wenig direkte Bezüge zwischen KI und Nachhaltigkeit. Auch wenn KI immerhin als eine mögliche Lösung zur Bekämpfung des Klimawandels genannt wird (Europäische Kommission, 2018, S. 2) und nach Ansicht der EU auch zur Erreichung der SDGs beitragen kann, fehlt dazu jedwede Konkretisierung.

  • Forschung noch ganz am Anfang

Für KI im Umweltbereich existieren bislang weder auf europäischer noch auf internationaler Ebene Studien, die eine umfängliche Interpretation der Forschungsaktivitäten im Kontext KI und Umwelt/ Nachhaltigkeit zulassen.

Ausnahmen bilden eine Handvoll Kurzstudien, die jedoch eher das Forschungsgebiet explorieren und Fragen aufwerfen, als konkrete Antworten oder Bewertungen einzelne Anwendungen zu geben, dazu gehören der WGBU-Bericht: „Unsere gemeinsame digitale Zukunft“ und die Studie „Künstliche Intelligenz im Umweltbereich. Anwendungsbeispiele und Zukunftsperspektiven im Sinne der Nachhaltigkeit“ des Umweltbundesamt (UBA).

  • Weitere Förderprogramme

Auch die Suche nach spezifischen Förderprogrammen liefert wenig Treffer: Neben den KI-Leuchttürmen des BMU finden sich nur zwei weitere Förderprogramme von KI mit Nachhaltigkeitsbezug nur zwei Förderprogramme – bei den großen Technologieunternehmen Google und Microsoft.

Microsoft hat das Förderprogramm „AI for Earth“ im Sommer 2017 ins Leben gerufen. Bislang wurden nach eigenen Angaben 435 Projekte in 71 Ländern gefördert. Bei den dort geförderten Projekten geht es in der Mehrzahl um Monitoring, Modellierung und Management in verschiedenen Bereichen (z.B. Forstwirtschaft, Landwirtschaft, Fischerei) sowie um die Beobachtung von Ökosystemen und Biodiversität.

Google hat das Programm „AI for Social Good“ im Oktober 2018 gestartet. Neben eigenen (Partner-)Projekten werden mit dem Programm im Rahmen des Google AI Impact Challenge auch gemeinnützige Organisationen, Forschende und Sozialunternehmen gefördert, die KI nutzen, um soziale, humanitäre und ökologische Probleme anzugehen.

Fazit: Auf die Rahmenbedingungen kommt es an

Mit diesem Überblick habe wir uns auf die Suche nach einer Antwort begeben, inwieweit KI-Anwendungen einen Beitrag zum Umwelt- und Klimaschutz leisten können. Deutlich geworden sein sollte dabei zweierlei: Wie erste Projekte zeigen, haben KI-Anwendungen durchaus das Potenzial, eine nachhaltige Entwicklung zu unterstützen, indem sie zu einem effizienteren Ressourceneinsatz beitragen, uns treffsichere Informationen über den Zustand unseres Planeten liefern oder uns Prognosen erleichtern. Gleichzeitig zeigt sich aber auch ganz klar: Dass KI zu mehr Nachhaltigkeit führt, ist kein Selbstläufer angesichts ethischer Bedenken, der Ökobilanz durch den Stromverbrauch und der Übermacht der global agierenden IT-Unternehmen auch im KI-Bereich, die dafür sorgen, dass die intelligenten Computerprogramme vor allem den weltweiten Konsum weiter ankurbeln.

Daher ist es notwendig, genau jetzt eine umfassende Debatte darüber zu führen, bei der Chancen und Risiken dieser Technologieentwicklung nicht nur für Menschen und gesellschaftliches Miteinander, sondern auch für Umwelt und Klima abwägend in den Blick genommen werden. Denn während ethisch-soziale Aspekte in der allgemeinen Diskussion um KI schon jetzt im Vordergrund stehen, werden ökologisch-nachhaltige Effekte und Technikfolgen noch immer kaum thematisiert.

Damit KI-Anwendungen wirklich in den Umwelt- und Klimaschutz einzahlen, gilt es, geeignete Rahmenbedingungen zu schaffen. Dazu gehören zum Beispiel Richtlinien, die den Energieverbrauch in Grenzen halten, und ein politischer Rahmen, der Datenschutz und Transparenz garantiert. Wenn KI zum Beispiel Vorschläge zur Nutzung verschiedener Verkehrswege macht oder Warnmeldungen für Luftverschmutzung herausgibt, sollte nachvollziehbar sein, nach welchen Kriterien die Empfehlungen erfolgen. Zudem sollte immer die gesellschaftliche Frage gestellt werden, für welche konkreten Anwendungen eine umfassende Verknüpfung von Daten, beispielsweise zu Ressourcenströmen, Konsumstilen, Energieverbräuchen oder Finanztransaktionen überhaupt wünschenswert ist und wessen Zielen dies dient. Dazu gehört auch, dass die Daten und KI-Systeme nicht nur von wenigen globalen Playern kontrolliert werden.

Um innovative, nachhaltige KI-Entwicklungen voranzutreiben ist es einerseits wichtig, Forschung und junge Gründungen verstärkt zu fördern und andererseits neue Schnittstellen zwischen Forschungsgemeinschaften zu schaffen. Aktuell arbeiten Forschungscommunities, die sich mit KI beschäftigen und Forschungsgemeinschaften, die sich mit Klima- und Umweltproblemen beschäftigen, viel zu wenig zusammen.

Auf die Frage, ob KI die Welt retten kann, bleibt also zu sagen: Nein, diese Technologie allein rettet nicht die Welt – wie im Übrigen auch keine andere. Aber Künstliche Intelligenz kann einen wichtigen Beitrag leisten – wenn wir sie sinnvoll anwenden. Dafür gilt es die Rahmenbedingungen zu schaffen.

Autorin: Sarah-Indra Jungblut/ RESET-Redaktion (Dezember 2019)

Wie kann KI im Umwelt- und Klimaschutz wirkungsvoll eingesetzt werden? Welche spannenden Projekte gibt es? Was sind die sozial-ökologischen Risiken der Technologie und wie sehen Löungen aus? Antworten und konkrete Handlungsempfehlungen geben wir in unserem Greenbook(1) „KI und Nachhaltigkeit – Können wir mit Rechenleistung den Planeten retten?“.

Dieser Artikel ist Teil des Dosssiers „Künstliche Intelligenz – Können wir mit Rechenleistung unseren Planeten retten?“. Alle Artikel des Dossiers findest du hier: Dossier KI

Das Dossier ist Teil der Projekt-Förderung der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), in deren Rahmen wir vier Dossiers über zwei Jahre zum Thema „Chancen und Potenziale der Digitalisierung für eine nachhaltige Entwicklung“ erstellen.

Mehr Informationen hier.

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