KI für den grünen Wandel - Anwendungen und Anwendungsfälle [Teil 2]
KI hat ein großes Potenzial, die Bemühungen 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 Vollständigkeit - einige Beispiele von Anwendungsfällen betrachten, in denen KI helfen kann, wichtige Herausforderungen zu bewältigen.
In einer Reihe von Blogposts werden wir uns mit 4 Dimensionen befassen, die mit den EU-Aktionen des Green Deal übereinstimmen und in der folgenden Grafik dargestellt sind. In diesem zweiten Blogpost werden wir uns mit den Themen Verkehr und Mobilität sowie Umwelt und Ozeane beschäftigen.
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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:
Fahrplanauskunft und Verkehrsvorhersage/-management
KIermöglicht eine genauere Vorhersage und Optimierung des Verkehrs, indem sie komplexe Variablen, die den Verkehrsfluss beeinflussen, erkennt und Verkehrsströme und Fahrten in Echtzeit anpasst und plant. ML6 hat zum Beispiel an einem Projekt mit der Stadt London gearbeitet, bei dem wir Daten von Straßensensoren visualisiert und Staus 40 Minuten im Voraus vorhergesagt haben und die Auswirkungen berechnet haben, um den Behörden geeignete Maßnahmen zu empfehlen. KI-gestützte Vorhersagen des Verkehrsaufkommens können ein erster Schritt sein, um Routen kosten- und kraftstoffeffizienter zu gestalten, Mautgebühren mit intelligenten, stauabhängigen Preisen anzupassen, wichtige Engpässe für strategische Verbesserungen zu ermitteln oder das Problem der Zustellung auf der letzten Meile zu lösen. Eine weitere wichtige Möglichkeit, wie KI die Ressourcennutzung und Nachhaltigkeit im Lkw-Verkehr und im Transportwesen verbessern kann, ist die Optimierung von Backhauls, d. h. leeren Rückfahrten 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.
Vernetzte und autonome Fahrzeuge und Lieferungen
AutonomesFahren könnte die Mobilität erheblich verändern. Auch wenn autonome Fahrzeuge noch in den Kinderschuhen stecken und der Weg zur vollen Autonomie viele Jahre dauern kann, hat das autonome Fahren ein großes Potenzial für die Nachhaltigkeit. KI-gesteuerte Fahrzeuge können umweltschonend fahren, Energie sparen und eine effizientere Routenplanung ermöglichen. Geteilte Mobilität und Mobility as a Service könnten die Notwendigkeit des Besitzes von Autos durch die gemeinsame Nutzung von Autos und Fahrten verringern. Dennoch können wir die Nettoauswirkungen autonomer Fahrzeuge derzeit nicht abschätzen, da sie davon abhängen, wie sich das Kundenverhalten in Zukunft entwickeln wird. Mehr (Leer-)Fahrten oder mehr Autobesitz könnten sich negativ auf die Nachhaltigkeit auswirken, wenn sich das Verbraucherverhalten in diese Richtung ändert.
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.
Umwelt und Ozeane
Der Landwirtschafts- und der Wassersektor spielen eine entscheidende Rolle bei der Erhaltung der Gesundheit der natürlichen Systeme unserer Erde, einschließlich der Erhaltung der biologischen Vielfalt, der Gesundheit der Ozeane, der Süßwasserqualität, der biogeochemischen Flüsse, der Wälder und der Veränderung 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 Aktivitäten oder verdächtige Vorgänge im Meer wie Überfischung oder Ölverschmutzungen mit Hilfe von Satellitendaten und Computervision aufzudecken und die Tierwelt zu schützen (z. B. Erkennung von Walen). Eine weitere Möglichkeit, wie KI zum Schutz der Ozeane beitragen kann, ist der Kampf gegen die Plastikverschmutzung, indem viel detaillierter verfolgt und gemessen wird, wie Plastikmüll 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 Plastikmüll zu ermitteln(Quelle). Die gewonnenen Erkenntnisse können wir nutzen, um politische Entscheidungen und Maßnahmen 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 können, um gezieltere Schutzmaßnahmen zu ergreifen. Solche Modelle könnten letztlich dazu beitragen, gefährdete Riffe zu bewerten und Frühwarnungen und Maßnahmen zu ihrem Schutz zu ergreifen.
Aufspüren illegaler Entwaldung
IllegalerHolzeinschlag hat erhebliche wirtschaftliche, soziale und ökologische Auswirkungen. Für die Umwelt ist er mit Entwaldung, Klimawandel und einem Verlust an biologischer Vielfalt verbunden(Quelle). Die Methoden des maschinellen Lernens sind immer leistungsfähiger und genauer geworden, um selbst selektiv gefällte Bäume auf Satellitenbildern zu erkennen. So kann maschinelles Lernen dazu beitragen, illegale Abholzungsaktivitäten in Regenwäldern aufzudecken und die unverzichtbaren Bäume zu schützen, die dem Klimawandel entgegenwirken.
Vorhersage und Bewirtschaftung von Wasserressourcen
AIkann zur Bewirtschaftung von Wasserressourcen eingesetzt werden. Auf der Nachfrageseite ist die Vorhersage des Wasserverbrauchs für ein zuverlässiges Wassermanagement von entscheidender Bedeutung, was durch preiswertere Sensoren, die genauere Informationen liefern können, zunehmend möglich wird. Auf der Angebotsseite können wir KI nutzen, um Wasserverschwendung oder -verluste zu verringern. Leckagen sind ein großes Problem in Wasserverteilungssystemen, und KI kann durch die Analyse von Druck- und Sensorsignalen helfen, Rohrbrüche oder Lecks zu erkennen. Eine Vorhersage nahezu in Echtzeit könnte dazu beitragen, Alarme auszulösen und die Wasserverschwendung zu verringern. Ein weiterer kritischer Bereich ist die Wasserverschmutzung und die Reduzierung von Schadstoffen durch die Überwachung der Wasserqualität mit KI.
Abschlusserklärung
Auch wenn diese Reihe von Blogbeiträgen nicht darauf abzielt, einen umfassenden Überblick über Anwendungsfälle oder Bereiche zu geben, in denen KI dazu beitragen könnte, die Nachhaltigkeit für den grünen 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 tatsächlich etwas bewirken kann, müssen wir die richtigen Prozesse und Strukturen einrichten, um zu gewährleisten, dass eine KI-Lösung nicht nur unter Berücksichtigung eines starken ethischen Rahmens und nachhaltiger Praktiken entwickelt wird, sondern auch in die Produktion gelangt und schließlich angenommen und genutzt wird.
Natürlich wird KI allein nicht der Königsweg zu einer nachhaltigen Welt sein. Wenn wir den derzeitigen Kurs ändern wollen, müssen viele verschiedene Faktoren zusammenkommen - nicht zuletzt ein Gefühl der gemeinsamen Verantwortung und ein echtes Engagement des privaten und öffentlichen Sektors.