KI und ML - die Waffe der nächsten Generation im Kampf gegen die globale Erwärmung

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Zuvor veröffentlicht auf data-economy.com.

Überall auf der Welt werden die Rufe lauter, mehr gegen die drohende Erderwärmung zu tun. Die wiederholten Proteste der "Extinction Rebellion" haben Städte auf der ganzen Welt in Atem gehalten und sind das jüngste Beispiel dafür, dass die Menschen auf dieses Problem aufmerksam gemacht haben. Strategien zur Bewältigung von Umweltproblemen haben sich jedoch nur langsam entwickelt, während sich die drohende Krise immer schneller zuspitzt - Recycling ist nach wie vor die häufigste Maßnahme, die der normale Bürger zur Bewältigung des Problems ergreift, und viele Technologien, wie z. B. Solarzellen, sind zu teuer, um von der breiten Masse angenommen zu werden.

Welches sind also die Instrumente, die die nächste Generation im Kampf gegen den Klimawandel einsetzen wird?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Schlagwort, das in aller Munde ist, egal in welcher Branche. Es handelt sich um eine Technologie, die in einem breiten Spektrum von Anwendungen eingesetzt wird, von der Unterhaltung bis zur Sicherheit. Regierungen, Unternehmen und jetzt auch Privatpersonen sind in der Lage, diese neue Macht für ihre Zwecke zu nutzen, aber wie kann KI im Kampf gegen den Klimawandel eingesetzt werden?

Die Zukunft vorhersagen

Einer der Hauptgründe dafür, dass KI als nächster großer technologischer Fortschritt angekündigt wurde, ist die Rolle, die sie bei der vorausschauenden Analytik spielt. Durch die Verarbeitung enormer Informationsmengen, die aus Hunderten und Tausenden von Datenpunkten generiert werden, kann die KI die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen und sogar herausfordern.

Im Hinblick auf das globale Problem des Klimawandels kann KI eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung von Klimavorhersagen, bei der Entschlüsselung der Zuteilung erneuerbarer Energien und bei der Ermöglichung intelligenterer Entscheidungen in Bezug auf Energiequellen spielen.

Durch die Analyse großer Datenmengen, die in regelmäßigen Abständen von Sensoren, Messgeräten und Monitoren auf der ganzen Welt erzeugt werden, kann die KI schnell und automatisch Muster erkennen und den Wissenschaftlern ein sehr genaues Bild davon vermitteln, wie sich unser Planet verändert.

Es hat Jahrzehnte menschlicher Forschung gebraucht, um den Klimawandel zu erkennen, zu bestätigen, dass er tatsächlich stattfindet, und zu erforschen, was ihn beeinflusst, was unsere Reaktion verlangsamt hat. Die KI ist in der Lage, umfangreiche Datenpunkte und damit mehr ökologische Variablen zu analysieren, weit über das hinaus, wozu ein Mensch in der Lage ist - ohne sie könnten entscheidende Muster übersehen werden.

Aber durch den Einsatz von KI können wir uns einen sehr genauen Überblick über den aktuellen Zustand des Planeten verschaffen, was ein rasches Handeln und eine effektivere Entwicklung von Klimamodellen zur Information von Entscheidungsträgern ermöglicht.

Mit KI und auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen, die tropische Wirbelstürme, Hurrikane und andere Wetterbedingungen erkennen, könnte zum Beispiel das Schadenspotenzial verringert werden. Frühzeitige Warnungen und genauere Vorhersagen über Stärke und Zeitpunkt können eine rasche Reaktion in den betroffenen Gebieten ermöglichen und in einigen Fällen buchstäblich Leben retten.

Mit der KI stellt sich jedoch die Frage nach der Transparenz - der Prozess der Erklärung, wie eine Entscheidung getroffen wurde, ist wohl ebenso wichtig wie das Ergebnis selbst.

Solange nicht jede einzelne Entscheidung der KI transparent ist, werden Forscher und Wissenschaftler, die den Kampf gegen die globale Erwärmung führen, vorsichtig sein, wenn es darum geht, eine von der KI getroffene oder empfohlene Entscheidung zu unterstützen.

Wenn KI in Bezug auf den Klimawandel eingesetzt wird, müssen die beteiligten Menschen genau wissen, wie die KI zu ihrer Entscheidung gekommen ist, um sie unterstützen zu können. Um dies zu gewährleisten, müssen die Entscheidungsträger über das gesamte Bild verfügen, das ihnen zur Verfügung steht, damit sie korrekte Schlussfolgerungen ziehen können.

Wenn sie z. B. nur auf Daten aus Europa und nicht aus der ganzen Welt zugreifen können, sind die getroffenen Entscheidungen möglicherweise nicht korrekt. Die großen Datenmengen, die von KI-Tools verwendet werden, müssen gesammelt, integriert und entsprechend analysiert werden, damit die Entscheidungsträger über alle Informationen verfügen, die sie benötigen, um die richtige Entscheidung zu treffen.

Um dies zu erreichen, setzt sich die "erklärbare KI-Bewegung" dafür ein, dass die Techniken des maschinellen Lernens vollständig transparent gemacht werden, damit Wissenschaftler die Ursachen von Klimakatastrophen aufklären können und gleichzeitig das Vertrauen der Öffentlichkeit gestärkt wird.

Hungrig nach Energie

Wie viele bahnbrechende Technologien kann auch die künstliche Intelligenz den menschlichen Fortschritt fördern, aber auch behindern und Probleme verursachen.

Gary Dickerson, CEO von Applied Materials, erklärte kürzlich auf einer Konferenz in San Francisco, dass Rechenzentren bis 2025 25 % des weltweiten Energieverbrauchs ausmachen werden. Derzeit verbrauchen sie weniger als 2 %, aber ohne wesentliche Innovationen bei Materialien, Design und Chip-Herstellung wird ihr Stromverbrauch in die Höhe schnellen.

Garys Begründung für diese Behauptung war, dass die Verbreitung energiehungriger KI-Chips, die mit riesigen Datenmengen gefüttert werden müssen, dazu führen wird, dass schneller als je zuvor Strom verbraucht wird. Doch wie die jüngste Ankündigung von Google zu seiner Quantentechnologie zeigt, könnte eine Quantenmaschine große Fortschritte in der KI bewirken und Möglichkeiten bieten, dieses Problem zu umgehen.

Sind KI und ML also Feinde im Kampf gegen den Klimawandel? Wie bereits erwähnt, hat diese neue Technologie ein sehr breites Anwendungsspektrum und kann unter anderem ihre eigene Ineffizienz und die Umweltkosten verringern.

Die Kühlkosten für das Google-Rechenzentrum konnten dank eines KI-Projekts von DeepMind um 40 % gesenkt werden, was nicht nur Google hilft, die Energieeffizienz zu verbessern und die Gesamtemissionen zu reduzieren, sondern auch anderen Unternehmen, die die Google-Cloud nutzen.

DeepMind und das Google-Rechenzentrumsteam haben gemeinsam ein effizientes Framework entwickelt, um die Dynamik des Rechenzentrums besser zu verstehen und die Effizienz zu steigern.

Dazu analysierten sie historische Daten, die bereits von Sensoren im Rechenzentrum erfasst worden waren, und trainierten damit tiefe neuronale Netze auf die durchschnittliche zukünftige Stromverbrauchseffektivität (PUE).

Sie nutzten die Netzwerke zur Vorhersage künftiger Temperaturen und Drücke am Standort und simulierten die vom PUE-Modell empfohlenen Maßnahmen, um sicherzustellen, dass das Rechenzentrum so effizient wie möglich arbeitet.

Dies war unglaublich erfolgreich, da das ML-System den Gesamtenergieverbrauch durchgängig um 40 % reduzierte und damit den niedrigsten PUE-Wert erreichte, den das Rechenzentrum je hatte.

Eine globale Anstrengung

Der Klimawandel ist ein riesiges Problem, das alle Regionen der Welt und die Menschen, die dort leben, betreffen wird. Er ist unglaublich komplex, und es bedarf einer Kombination aus menschlichem und künstlichem Wissen, um ihn wirksam zu bekämpfen. Technologie allein wird nicht ausreichen.

Von der Vorhersage extremer Wetterereignisse bis hin zur Überwachung der Entwaldung - die Einsatzmöglichkeiten der KI sind unglaublich groß und werden von Forschern und Wissenschaftlern, die an vorderster Front stehen, sehr begrüßt werden. Wir dürfen jedoch nicht vergessen, dass sich die KI noch in der Entwicklung befindet.

Es gibt immer noch Bedenken hinsichtlich Vertrauen, Transparenz und Sichtbarkeit, die ausgeräumt werden müssen, damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann.

Der Klimawandel ist ein globales Problem, und Regierungen und Bürger müssen zusammenkommen, um ihn zu verlangsamen. Sei es durch den Einsatz von KI zur Überwachung der Energieverschwendung oder dadurch, dass die Menschen mehr zu Fuß gehen, anstatt mit dem Auto zu fahren - jedes kleine bisschen hilft bei der sehr realen Herausforderung, den Planeten zu retten.

Ehemaliger Chief Data Officer bei SnapLogic

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