1. Dezember 2022

KI f√ľr den gr√ľnen Wandel - Anwendungen und Anwendungsf√§lle [Teil 2]

Mitwirkende
Caroline Adam
Leiter der Inkubationsabteilung & KI-Ethiker
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KI hat ein gro√ües Potenzial, die Bem√ľhungen zum Schutz unserer Umwelt zu beschleunigen, z. B. durch die Reduzierung von Emissionen oder die effizientere Nutzung knapper Ressourcen. Lassen Sie uns - ohne Anspruch auf Vollst√§ndigkeit - einige Beispiele von Anwendungsf√§llen betrachten, in denen KI helfen kann, wichtige Herausforderungen zu bew√§ltigen.¬†

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In einer Reihe von Blogposts werden wir uns mit 4 Dimensionen befassen, die mit den EU-Aktionen des Green Deal √ľbereinstimmen und in der folgenden Grafik dargestellt sind. In diesem zweiten Blogpost werden wir uns mit den Themen Verkehr und Mobilit√§t sowie Umwelt und Ozeane besch√§ftigen.

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Die vier Dimensionen stehen im Einklang mit den Maßnahmen des Green Deal der EU

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Verkehr und Mobilität

Der Verkehr ist ein wichtiger Teil unserer Infrastruktur, aber er ist mit Kosten wie Treibhausgasemissionen, Umweltverschmutzung, Lärm und Staus verbunden. Da die Verkehrsemissionen 25 % der gesamten Treibhausgasemissionen in der EU ausmachen, steht der Verkehrs- und Mobilitätssektor vor grundlegenden Veränderungen auf dem Weg zur Klimaneutralität(EU). Lassen Sie uns untersuchen, wo KI-Technologie bei diesem Übergang helfen kann:

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Fahrplanauskunft und Verkehrsvorhersage/-management

KIerm√∂glicht eine genauere Vorhersage und Optimierung des Verkehrs, indem sie komplexe Variablen, die den Verkehrsfluss beeinflussen, erkennt und Verkehrsstr√∂me und Fahrten in Echtzeit anpasst und plant. ML6 hat zum Beispiel an einem Projekt mit der Stadt London gearbeitet, bei dem wir Daten von Stra√üensensoren visualisiert und Staus 40 Minuten im Voraus vorhergesagt haben und die Auswirkungen berechnet haben, um den Beh√∂rden geeignete Ma√ünahmen zu empfehlen. KI-gest√ľtzte Vorhersagen des Verkehrsaufkommens k√∂nnen ein erster Schritt sein, um Routen kosten- und kraftstoffeffizienter zu gestalten, Mautgeb√ľhren mit intelligenten, stauabh√§ngigen Preisen anzupassen, wichtige Engp√§sse f√ľr strategische Verbesserungen zu ermitteln oder das Problem der Zustellung auf der letzten Meile zu l√∂sen. Eine weitere wichtige M√∂glichkeit, wie KI die Ressourcennutzung und Nachhaltigkeit im Lkw-Verkehr und im Transportwesen verbessern kann, ist die Optimierung von Backhauls, d. h. leeren R√ľckfahrten von unbeladenen Lkw. Mehrere KI-Apps befassen sich bereits mit diesem Problem und helfen Unternehmen und Fahrern, Backhauls effizient zu buchen, Leerfahrten zu verringern und Emissionen zu reduzieren.

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Vernetzte und autonome Fahrzeuge und Lieferungen

‚ÄćAutonomesFahren k√∂nnte die Mobilit√§t erheblich ver√§ndern. Auch wenn autonome Fahrzeuge noch in den Kinderschuhen stecken und der Weg zur vollen Autonomie viele Jahre dauern kann, hat das autonome Fahren ein gro√ües Potenzial f√ľr die Nachhaltigkeit. KI-gesteuerte Fahrzeuge k√∂nnen umweltschonend fahren, Energie sparen und eine effizientere Routenplanung erm√∂glichen. Geteilte Mobilit√§t und Mobility as a Service k√∂nnten die Notwendigkeit des Besitzes von Autos durch die gemeinsame Nutzung von Autos und Fahrten verringern. Dennoch k√∂nnen wir die Nettoauswirkungen autonomer Fahrzeuge derzeit nicht absch√§tzen, da sie davon abh√§ngen, wie sich das Kundenverhalten in Zukunft entwickeln wird. Mehr (Leer-)Fahrten oder mehr Autobesitz k√∂nnten sich negativ auf die Nachhaltigkeit auswirken, wenn sich das Verbraucherverhalten in diese Richtung √§ndert.

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Batteriewirkungsgrad und EV-Ladung

Die Zahl der Elektrofahrzeuge wird voraussichtlich exponentiell steigen. Dieses Wachstum bringt die Herausforderung mit sich, die Ladeinfrastruktur zu organisieren, das Aufladen der Batterien zu planen und die Effizienz der Batterien zu verbessern. ML6 und Sarolea arbeiteten an Letzterem, indem sie Sensordaten von Elektromotorrädern nutzten, um die Batterieleistung zu verbessern. 

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Umwelt und Ozeane

Der Landwirtschafts- und der Wassersektor spielen eine entscheidende Rolle bei der Erhaltung der Gesundheit der nat√ľrlichen Systeme unserer Erde, einschlie√ülich der Erhaltung der biologischen Vielfalt, der Gesundheit der Ozeane, der S√ľ√üwasserqualit√§t, der biogeochemischen Fl√ľsse, der W√§lder und der Ver√§nderung des Bodensystems sowie der damit verbundenen Auswirkungen auf die Sicherheit der Lebensmittel- und Wasserversorgung. Auch hier kann die KI eine Rolle bei der Bewirtschaftung und Erhaltung wichtiger Ressourcen spielen:

Schutz der Ozeane

DerEinsatz von KI kann dazu beitragen, illegale Aktivit√§ten oder verd√§chtige Vorg√§nge im Meer wie √úberfischung oder √Ėlverschmutzungen mit Hilfe von Satellitendaten und Computervision aufzudecken und die Tierwelt zu sch√ľtzen (z. B. Erkennung von Walen). Eine weitere M√∂glichkeit, wie KI zum Schutz der Ozeane beitragen kann, ist der Kampf gegen die Plastikverschmutzung, indem viel detaillierter verfolgt und gemessen wird, wie Plastikm√ľll in die Ozeane gelangt. Im Rahmen des CounterMEASURE-Projekts des UNEP wurde beispielsweise ein Modell entwickelt, um die Quellen und Wege der Plastikverschmutzung im Mekong-Fluss anhand von Geodaten und Bildern von Plastikm√ľll zu ermitteln(Quelle). Die gewonnenen Erkenntnisse k√∂nnen wir nutzen, um politische Entscheidungen und Ma√ünahmen zur Verringerung der Plastikverschmutzung zu treffen. Im Rahmen eines Weihnachtsprojekts im vergangenen Jahr hat ML6 ein ML-Modell zur Erkennung von Korallen entwickelt, so dass Forscher die Bedeckung der Korallen besser vorhersagen und ihren Gesundheitszustand verfolgen k√∂nnen, um gezieltere Schutzma√ünahmen zu ergreifen. Solche Modelle k√∂nnten letztlich dazu beitragen, gef√§hrdete Riffe zu bewerten und Fr√ľhwarnungen und Ma√ünahmen zu ihrem Schutz zu ergreifen.

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Aufsp√ľren illegaler Entwaldung

IllegalerHolzeinschlag hat erhebliche wirtschaftliche, soziale und √∂kologische Auswirkungen. F√ľr die Umwelt ist er mit Entwaldung, Klimawandel und einem Verlust an biologischer Vielfalt verbunden(Quelle). Die Methoden des maschinellen Lernens sind immer leistungsf√§higer und genauer geworden, um selbst selektiv gef√§llte B√§ume auf Satellitenbildern zu erkennen. So kann maschinelles Lernen dazu beitragen, illegale Abholzungsaktivit√§ten in Regenw√§ldern aufzudecken und die unverzichtbaren B√§ume zu sch√ľtzen, die dem Klimawandel entgegenwirken.

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Vorhersage und Bewirtschaftung von Wasserressourcen

‚ÄćAIkann zur Bewirtschaftung von Wasserressourcen eingesetzt werden. Auf der Nachfrageseite ist die Vorhersage des Wasserverbrauchs f√ľr ein zuverl√§ssiges Wassermanagement von entscheidender Bedeutung, was durch preiswertere Sensoren, die genauere Informationen liefern k√∂nnen, zunehmend m√∂glich wird. Auf der Angebotsseite k√∂nnen wir KI nutzen, um Wasserverschwendung oder -verluste zu verringern. Leckagen sind ein gro√ües Problem in Wasserverteilungssystemen, und KI kann durch die Analyse von Druck- und Sensorsignalen helfen, Rohrbr√ľche oder Lecks zu erkennen. Eine Vorhersage nahezu in Echtzeit k√∂nnte dazu beitragen, Alarme auszul√∂sen und die Wasserverschwendung zu verringern. Ein weiterer kritischer Bereich ist die Wasserverschmutzung und die Reduzierung von Schadstoffen durch die √úberwachung der Wasserqualit√§t mit KI.¬†

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Abschlusserklärung

Auch wenn diese Reihe von Blogbeitr√§gen nicht darauf abzielt, einen umfassenden √úberblick √ľber Anwendungsf√§lle oder Bereiche zu geben, in denen KI dazu beitragen k√∂nnte, die Nachhaltigkeit f√ľr den gr√ľnen Wandel voranzutreiben, glauben wir, dass sie ein Ausgangspunkt sein kann, um den Einsatz von KI zu inspirieren, um den Weg in eine nachhaltigere Zukunft zu ebnen. Um sicherzustellen, dass KI tats√§chlich etwas bewirken kann, m√ľssen wir die richtigen Prozesse und Strukturen einrichten, um zu gew√§hrleisten, dass eine KI-L√∂sung nicht nur unter Ber√ľcksichtigung eines starken ethischen Rahmens und nachhaltiger Praktiken entwickelt wird, sondern auch in die Produktion gelangt und schlie√ülich angenommen und genutzt wird.¬†

Nat√ľrlich wird KI allein nicht der K√∂nigsweg zu einer nachhaltigen Welt sein. Wenn wir den derzeitigen Kurs √§ndern wollen, m√ľssen viele verschiedene Faktoren zusammenkommen - nicht zuletzt ein Gef√ľhl der gemeinsamen Verantwortung und ein echtes Engagement des privaten und √∂ffentlichen Sektors.

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