Wie kann KI bei Umweltschutz und Nachhaltigkeit helfen?

Umweltschutz und Nachhaltigkeit gehören zu den wichtigsten Aufgaben der Gegenwart. Daher ist es wenig verwunderlich, dass Zukunftstechnologien auf ihr Potenzial geprüft werden, diese beiden Themen voranzutreiben.

Das gilt in besonderem Maße für Künstliche Intelligenz (KI). Weltweit werden in Projekten KI-gesteuerte Systeme verwendet, um schädliche Einflüsse des Menschen auf das Klima zu entdecken und zu reduzieren. In Deutschland ist beispielsweise das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) an zahlreichen Projekten rund um das Thema KI und Umwelt beteiligt, und auch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) hat die Forschung in einem Fünf-Punkte-Programm zur nationalen Aufgabe erhoben.

Wie aber kann eine KI gewinnbringend bei Themen des Umweltschutzes und der Nachhaltigkeit eingesetzt werden? Dazu werfen wir zuerst einen Blick darauf, in welchen Einsatzgebieten eine KI ihre Stärken ausspielen kann, und stellen dann beispielhaft einige Projekte vor.

In welchen Gebieten lohnt sich der Einsatz einer KI?

Eine KI eignet sich perfekt, um riesige Datenmengen auszuwerten, die von Kamerabildern, Videos oder Sensoren ausgehen – oder sogar unterschiedliche Kanäle zusammenzuführen. Aus diesen Kanälen filtert die KI interessante Signale heraus und leitet gemäß ihren gelernten Mustern Handlungen daraus ab.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz lohnt sich überall dort, wo sie gegenüber dem Menschen Vorteile hat. Diese Vorteile umfassen:

• Schnelligkeit: Wie schnell eine KI arbeitet, ist vor allem durch Rechenleistung bestimmt. Die eingehenden Signale werden blitzschnell auf Muster durchsucht, die vorher durch Trainingsdaten erlernt worden sind.
• Unermüdlichkeit: Eine KI arbeitet rund um die Uhr, benötigt keine Pausen und zeigt keine Ermüdungserscheinungen.
• Geringe Kosten: Im laufenden Betrieb verursacht eine KI nur noch Strom- und gegebenenfalls Wartungskosten. Lediglich die Programmierung und das Training der KI, bis sie ausgereift ist, fallen spürbar ins Gewicht. Daher ist eine KI vor allem dann rentabel, wenn sie lange im Einsatz ist.

Auf welche Quellen greift eine KI zurück?

Auswertung von Sensoren

Mittels Sensoren können die unterschiedlichsten Messwerte aufgenommen werden: zum Beispiel Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Bewegungen. Nicht nur im Trendbereich Smart Home können vollautomatische, KI-gesteuerte Lösungen dafür sorgen, Energie einzusparen, sondern auch etwa in der Industrie – zum Beispiel, wenn es um die Kühlung von Lebensmitteln geht – oder im Mobilitätsbereich, wenn Fahrzeuge und Drohnen mit Sensoren ausgestattet werden, um Umgebungen zu erfassen.

Auswertung von Kamerabildern und -videos

Dadurch, dass eine KI große Datenmengen in viel kürzerer Zeit verarbeitet, als ein Mensch es kann, ist sie ideal zur Auswertung von Bildern und Videos, die beispielsweise von Flugzeugen, Drohnen, Satelliten und festinstallierten Kameras stammen. Diese Methode ist sowohl bei globalen Problemen wie der Verschmutzung der Meere wie auch im Kleinen – etwa der Identifizierung von Plastikmüll auf einem Strandabschnitt – geeignet.

Auswertung von unterschiedlichen Quellen

Auch eine Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen ist für eine gut trainierte Künstliche Intelligenz kein Problem. Nur wenn verschiedene Umweltbedingungen und menschliche Einflüsse im Zusammenspiel und über einen längeren Zeitraum beobachtet werden, lassen sich fundierte Aussagen zu langfristigen Entwicklungen treffen.

Wie dieser theoretische Komplex in der Praxis aussehen kann, zeigen wir im Folgenden anhand einiger Projekte, die die Themen Umweltschutz und Nachhaltigkeit mit Künstlicher Intelligenz verbinden.

Vier Projekte, die KI für den Umweltschutz einsetzen

KI hilft dabei, den Energieverbrauch zu reduzieren

Schon länger werben Smart-Home-Hersteller mit dem Versprechen, durch intelligente Automatisierungen den Energieverbrauch beim Heizen reduzieren zu können. Mittels Sensoren zeichnen die Geräte die Heizgewohnheiten und Positionen der Bewohner auf und übernehmen dann selbstständig das Heizen. So können sie die Temperatur dynamisch anpassen und vor allem immer dann herunterregeln, wenn die Bewohner keine Heizung benötigen. Das Forschungsprojekt WindNODE in Berlin hat dadurch Einsparungen von 20 bis 25 Prozent der Heizenergie festgestellt.

Das in Landshut verortete Projekt DENU will über Machine Learning die Daten aus öffentlichen und Bürogebäuden analysieren, um die Energieversorgung dann intelligent steuern zu können. Dadurch verspricht es sich eine effizientere Nutzung der Verteilernetze und Energie-Einsparungen von über 50 Prozent.

KI sorgt für intelligente Abfalltrennung

Die richtige Trennung von Müll ist auch deshalb entscheidend, damit die Recycling-Kreisläufe funktionieren können. Viele Produkte bestehen heute aus vielen unterschiedlichen Kunststoffen und anderen Materialien. Auf zwei Seiten erhofft sich das Projekt ReCircE durch den Einsatz einer KI Verbesserungen in der Abfallwirtschaft: Durch maschinelles Lernen gelingt die sortenreine Sortierung von Produkten mit hoher Materialvielfalt deutlich besser. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden der Industrie zur Verfügung gestellt, um die Recyclingfähigkeit zukünftiger Produkte zu verbessern.

KI sorgt für effizientere Landwirtschaft

Die Ausweitung der landwirtschaftlichen Nutzflächen wird zunehmend schwerer ohne schwerwiegende Eingriffe in die Natur. Es wird in den kommenden Jahrzehnten darum gehen müssen, die vorhandenen Flächen auf bestmögliche Erträge zu optimieren, um dem wachsenden Bedarf an Lebensmitteln gerecht zu werden.

Das Projekt FarmBeats von Microsoft hat es sich zum Auftrag gemacht, Landwirte bei der effizienteren Nutzung ihrer Ackerflächen zu unterstützen. Um einen umfassenden Überblick zu gewinnen, führt die KI die Ergebnisse aus folgenden Quellen zusammen:

• Sensoren im Boden
• Drohnenaufnahmen
• Satellitenbilder
• Ein mit Sensoren ausgestatteter Traktor

Dadurch sollen die Landwirte in Echtzeit Daten zur Gesundheit der angebauten Pflanzen und der Beschaffenheit des Bodens erhalten, die ihnen helfen, Aussaat und Düngung optimal einzusetzen und sich langfristig noch besser an die vorherrschenden Bedingungen anzupassen.

Viele dieser Projekte sind noch im Teststadium und werden erst in einiger Zeit ausgereift sein. Schon jetzt wird aber anhand der Vielzahl der Pilotprojekte deutlich, welche Relevanz KI-Lösungen für den Umweltschutz haben werden.

Herausforderung: Wie viele Ressourcen darf eine KI verbrauchen?

Der Betrieb einer KI benötigt Strom, unter Umständen viel Strom. Um die Ziele der Nachhaltigkeit nicht zu gefährden, sollten Projekte zu dieser Thematik drei Punkte beachten:

1. Positives Netto-Ergebnis: Energieeinsparungen, die durch den Einsatz einer Künstliche Intelligenz bewirkt werden, sollten größer sein als ihr eigener Energieverbrauch.
2. Nachhaltige Energieversorgung: Als Stromquelle bieten sich regenerative Energien an. Wasser, Wind oder Solarzellen machen fossile Energieträger wie Kohle und Gas unnötig.
3. Energiesparender Betrieb: Bereits die Programmierung der Künstlichen Intelligenz sollte auf einen energiesparenden Betrieb ausgerichtet sein, um keine Energie für unnötige Aufgaben zu verbrauchen.

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