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Gesellschaft

Künstliche Intelligenz in der Nachhaltigkeit: Diese Begriffe muss man kennen

2023: Künstliche Intelligenz wird gesellschaftsfähig und im Bereich der Nachhaltigkeit sind die Hoffnungen gross. Wir haben die wichtigsten Begriffe rund um KI und Nachhaltigkeit zusammengestellt.

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Künstliche Intelligenz in der Nachhaltigkeit: Diese Begriffe muss man kennen

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Immer rasanter markiert Künstliche Intelligenz (KI) seine Präsenz in unseren Privatleben, dem Wirtschafts- und Technologiesektor. Nicht mehr nur auf bestimmte Branchen oder Forschungseinrichtungen beschränkt, wird KI spätestens seit 2023 und ChatGTP als Kollektivgut gehandelt.

Im Bereich der Nachhaltigkeit wird KI bereits intensiv eingesetzt und weiterentwickelt. Sie ist der Hoffnungsträger schlechthin: Von der Bekämpfung von Food Waste, über die Reduzierung von Schadstoffen in der Landwirtschaft bis zur CO₂- und Verkehrsoptimierung in modernen Städten, KI soll und – bleibt man optimistisch – wird viele komplexe Probleme lösen.

Wir haben ein Glossar mit Begriffen rund um KI und Nachhaltigkeit zusammengestellt, von denen wir glauben, dass sie jeder kennen sollte.

Anpassung an den Klimawandel

Wo er sie nicht verhindern kann, wird KI eine entscheidende Rolle bei der Anpassung an den Klimawandel spielen – hauptsächliche durch intelligente Datenanalyse, Modellierung und Vorhersage. KI-Algorithmen werden zum Beispiel verwendet, um Wettermuster, Überschwemmungsrisiken und Dürrebedingungen vorherzusagen und proaktive Massnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus kann KI bei der Entwicklung einer widerstandsfähigeren Infrastruktur und der Verbesserung von Frühwarnsystemen für Naturkatastrophen helfen.

CO₂-Fussabdruck und CO₂-Preisgestaltung

Anhand von Algorithmen kann KI Unternehmen und Regierungen dabei unterstützen, ihren CO₂-Fussabruck genauer abzuschätzen und Emissionskosten zu berechnen. Diese Informationen können verwendet werden, um einen Preis für CO₂ festzulegen, der die sozialen und ökologischen Kosten von CO₂-Emissionen widerspiegelt, was Anreize für eine Verringerung der Treibhausgasemissionen bietet.

Datenanalyse

Datenanalyse ist das Steckenpferd der künstlichen Intelligenz. Untersuchung und Interpretation grosser Datenmengen lässt sich dank KI extrem vereinfachen. Im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit können Datenanalysen verwendet werden, um Muster und Trends beim Energieverbrauch, bei Treibhausgasemissionen und anderen Umweltmetriken zu identifizieren.

Dekarbonisierung

Das Anwendungsfeld von KI in der Dekarbonisierung ist breit: Einerseits hilft KI, Energieerzeugung, -verteilung und -verbrauch zu optimieren – nicht zuletzt dank intelligenter Dateninterpretation. Andererseits kann aber gerade durch die Entwicklung neuer Materialien und Technologien sowie der Effizienzsteigerung von Lieferketten KI dazu eingesetzt werden, Treibhausgase von Beginn an zu reduzieren.

Digitale Landwirtschaft

Digitale Landwirtschaft bezieht sich auf den Einsatz digitaler Technologien wie Sensoren, Drohnen, Pflanzenmodellierungssoftware oder maschinelles Lernen, um verschiedene Aspekte der landwirtschaftlichen Produktion zu optimieren, darunter Ernteertrag, Bodengesundheit, Wassermanagement, Schädlingsbekämpfung und Abfallreduktion. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten über Bodenfeuchtigkeit, Wettermuster und andere Faktoren kann die digitale Landwirtschaft Landwirten helfen, fundiertere Entscheidungen über das Pflanzen, Düngen und Ernten von Pflanzen zu treffen.

Agrardrone

Pixabay

Längst sind Dronen und Hilfsroboter in der Landwirtschaft keine Science Fiction mehr. Mit KI können Abläufe aber weiter optimiert und Geräte besser vernetzt werden. Dazu kommt eine immense Kapazität an Datenanalyse.

Digitaler Zwilling

Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts oder Systems, das zur Überwachung und Analyse von Verhalten verwendet wird. Im Kontext der Nachhaltigkeit können digitale Zwillinge verwendet werden, um den Energie- und Ressourcenverbrauch zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. KI spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle: Für möglichst genaue «Digital Twins» werden riesige Datenmengen benötigt und umgerechnet. Mit Hilfe von KI können kleine Anpassungen in Sekundenschnelle vorgenommen und neue Modelle entwickelt werden.

Energieeffizienz

Bei der Energieeffizienz dürfte KI eine wachsende Rolle einnehmen: Von der Optimierung des Energieverbrauchs, der Vorhersage des Energieverbrauchs und der Identifizierung von Bereichen für Energieeinsparungen. Beispielsweise können Algorithmen verwendet werden, um Daten von Sensoren und anderen Quellen zu analysieren, um Muster des Energieverbrauchs zu identifizieren und Bereiche für Verbesserungen vorzuschlagen.

Energiespeicherung

Mit der Zunahme von batteriebetriebenen Endgeräten und dem E-Verkehr wächst auch die Abhängigkeit von Energiespeichern – zum Beispiel Batterien. KI kann genau diese Batterien und andere Energiespeichertechnologien optimieren, in dem sie den Energiebedarf vorhersagt, das Angebot dementsprechend anpasst und nach Bedarf Energie speichern oder abgeben kann.

Erneuerbare Energie

Energie aus natürlichen Ressourcen, die im Laufe der Zeit wieder aufgefüllt werden können, wie Wind-, Sonnen- und Wasserkraft, bieten die grösste Spielwiese für KI: Von Automatisierung, der Nutzungsoptimierung erneuerbarer Energiequellen über Effizienzfragen bis zur Kostenreduktion und Energiemanagements.

Ethische KI / Nachhaltige KI

KI, die umweltverträglich, sozial verantwortlich und ethisch einwandfrei entwickelt, eingesetzt und genutzt wird. Dabei geht es darum, den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen zu betrachten, von der Gewinnung der Rohstoffe bis zur Entsorgung von Elektroschrott. Dazu werden Massnahmen ergriffen, um die Umweltauswirkungen in jeder Phase zu minimieren. Nachhaltige KI umfasst auch ethische Überlegungen, zum Beispiel dass KI-Systeme nicht voreingenommen oder diskriminierend sind und dass sie die Privatsphäre und Menschenrechte des Einzelnen respektieren.

Governance

Nachhaltigkeitsziele in Unternehmen werden immer wichtiger. KI hat nicht nur das Potenzial, die Umsetzung dieser Ziele zu unterstützen und zu überwachen. Auch bei der Entwicklung nachhaltiger Lieferketten, dem Energiemanagement und der Entwicklung neuer, nachhaltiger Produkte wird KI zukünftig eine grössere Rolle spielen.

Grüne KI

KI-Technologien, die darauf ausgelegt sind, Nachhaltigkeit zu fördern und CO2-Emissionen zu reduzieren. Führend sind hier grosse Tech-Konzerne, die sich Marktvorteile versprechen. Teslas Opticaster, IBM Watsons Wind- und Solarenergievorhersagen oder CarbonCleans Carbon Capture-Technologie sind nur einige Beispiele.

Green Computing

Beim Green Computing geht es darum, den Lebenszyklus von Computer, Server und zugehörige Subsysteme wie Monitore und Drucker energieeffizient und umweltverträglich zu gestalten. KI hilft da auf unterschiedliche Weise: Ein Beispiel ist der Einsatz von Algorithmen für zur Optimierung des Energieverbrauchs in Rechenzentren, wodurch der Energieverbrauch gesenkt wird. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von KI zur Optimierung des Designs und der Herstellung von Computerkomponenten und -geräten, was zu nachhaltigeren Produkten mit geringerem Energiebedarf führt.

Internet der Dinge (IoT) / Artificial Intelligence of Things (AIoT)

Beim IoT handelt es sich um ein System, das Netzwerke dazu gebraucht, physische «Dinge» (Computergeräte sowie mechanische und digitale Maschinen) intelligent miteinander zu verbinden. Die Basis dafür sind gesammelte Daten und deren Interpretation. Letzten Endes funktioniert das Internet der Dinge, ohne dass eine Mensch-zu-Mensch- oder Mensch-zu-Computer-Interaktion erforderlich ist. Ein Ding im IoT kann ein Herzmonitorimplantat sein, ein Elektroauto, ein Toaster, Google Alexa oder jedes andere Objekt, dem eine Internetprotokolladresse zugewiesen und Daten über ein Netzwerk übertragen werden kann. Die Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) hilft nun, die IoT-Infrastruktur zu optimieren, insbesondere durch eine immense Kapazität, Daten zu analysieren und somit Prozesse zu verbessern.

Internet of Things

Getty Images

Das Internet der Dinge (IoT) verbindet Alltagsgegenstände über das Internet, sodass diese Daten senden und empfangen können. Die Idee einer Smart City basiert auf genau dieser Vernetzung.

Kreislaufwirtschaft

Die Kombination zweier aufkommender Megatrends – künstliche Intelligenz und Kreislaufwirtschaft – kann den Wandel zu einer zukunftsfähigen und nachhaltigen Wirtschaft beschleunigen. Die Synergien liegen hierbei darin, den Übergang zu einer Kreislaufwirtschaft zu beschleunigen, in der Ressourcen so lange wie möglich genutzt werden und Verschwendung minimiert wird. Auch steht im Zentrum wieder die Fähigkeit von KI, grosse Datenmengen zu analysieren, was gerade dem Lieferkettenmanagement hilft. KI verbessert auch die branchenübergreifende Zusammenarbeit, da intelligente Systeme die Schnittstellen auf Effizienz und Nachhaltigkeit überprüfen können.

Nachhaltiges Design

Nachhaltiges Design bezieht sich auf den Prozess der Gestaltung von Produkten, Gebäuden und Systemen, die ihre Umweltauswirkungen minimieren und zu den Nachhaltigkeitszielen beitragen. Dazu gehören Überlegungen wie Materialauswahl, Energieeffizienz und Abfallreduzierung. KI kann neuste Einblicke in den Designprozess liefern, zum Beispiel durch die Identifizierung von Materialien mit geringerer Umweltbelastung, der Optimierung der Ressourcennutzung und der Vorhersage des Lebensendes eines Produkts.

Nachhaltige Lieferketten

Eine Lieferkette, die durch KI so konzipiert, entwickelt und verwaltet wird, dass negative ökologische, soziale und wirtschaftliche Auswirkungen minimiert werden – im Gegenteil: Nachhaltigkeit in Lieferketten wird gefördert. KI kann Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern, indem sie genauere Nachfrageprognosen, eine effizientere Bestandsverwaltung und eine bessere Entscheidungsfindung in der gesamten Lieferkette ermöglicht.

Nachhaltiger Transport

Die Wirtschaft – gerade aber auch wachsende Städte – stehen vor der immensen Aufgabe, Transportsysteme nachhaltiger zu gestalten. KI kann einerseits das Transportwesen optimieren, so dass kann der Verkehrsfluss gewährleistet, Staus reduziert und nachhaltige Mobilität gefördert wird. Dabei kann KI auf ein Netz von GPS-Geräten, Sensoren sowie Verkehrskameras zugreifen, Verkehrsmuster und -trends erkennen und den Verkehr dementsprechend steuern. Weiter könnten dank KI gerade KMUs auf Elektroflotten umsteigen, ohne dass Versorgungsengpässe entstehen.

Ökobilanz

Die Berechnung der Ökobilanz ist normalerweise ein zeit- und ressourcenaufwändiger Prozess. Mithilfe von KI können grosse Datenmengen im Zusammenhang mit den Umweltauswirkungen eines Produkts oder einer Dienstleistung analysiert werden, beispielsweise zum Energieverbrauch, zu Treibhausgasemissionen und zur Abfallerzeugung. Algorithmen können Muster in den Daten erkennen und Erkenntnisse generieren, die zur Optimierung der Design- und Produktionsprozesse benutzt werden - was zu nachhaltigeren Ergebnissen führt. Um verschiedene Szenarien durchzuspielen, kommen insbesondere auch Digitale Zwillinge zum Einsatz.

Regenerative Landwirtschaft

Die Landwirtschaft steht vor zwei grossen Herausforderungen. Auf einer globalen Ebene führt die Klimaerwärmung zu unkalkulierbaren Veränderungen von Böden, Vegetationen und Niederschlagsmengen. Auf einer lokalen Ebene steht vor allem die Frage der Biodiversität und Nachhaltigkeit im Raum. KI bietet auf beiden Ebenen immense Chancen: Von der Vorhersage von Wettermustern und Wasserverbrauch, der Entwicklung von resistentem Saatgut, der Erkennung von Pflanzenkrankheiten bis hin zu den Technologien der Präzisionslandwirtschaft. In Verbindung mit Cloud Computing kann KI Landwirten und Lebensmittellieferanten ausserdem Echtzeitdaten liefern, was zu noch mehr Effizienz führt.

Smart City

Eine Smart City ist nicht zuletzt die Stadt der Zukunft: Vernetzt und gesteuert durch eine Kombination von KI und dem Internet der Dinge. Der Vorteil von KI ist hier offensichtlich. Durch ein Netz verbundener Endgeräte können Datenmengen intelligent gesammelt und analysiert werden. Daraus entstehen Vorhersagen unter anderem für nachhaltigen Energieverbrauch, Verkehrsgestaltung, Wärmeregulierung, Lebensmittelversorgung.

Smart Grid

Mit der zunehmenden Nutzung erneuerbarer Energiequellen wie Wind und Sonne sind intelligente Netze für eine effiziente und zuverlässige Energieverteilung von entscheidender Bedeutung. KI-gestützte Lösungen ermöglichen eine Echtzeitüberwachung des Energieverbrauchs – das hilft nicht zuletzt Energieerzeugungs- und Energieverteilungsprozesse zu optimieren und damit Energieverschwendung zu unterbinden. Nebst dem dürfte KI eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von innovativen Energiespeicherlösungen, Batteriemanagementsystemen und virtuellen Kraftwerken spielen.

Dieser Artikel behandelt folgende SDGs

Die Sustainable Development Goals (SDGs) sind 17 globale Ziele für nachhaltige Entwicklung, vereinbart von den UN-Mitgliedsstaaten in der Agenda 2030. Sie decken Themen wie Armutsbekämpfung, Ernährungssicherheit, Gesundheit, Bildung, Geschlechtergleichheit, sauberes Wasser, erneuerbare Energie, nachhaltiges Wirtschaftswachstum, Infrastruktur, Klimaschutz und den Schutz der Ozeane und der Biodiversität ab.

8 - Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum
9 - Industrie, Innovation und Infrastruktur
12 - Verantwortungvoller Konsum und Produktion

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