KI und Nachhaltigkeit: Die Kombination für eine nachhaltige Zukunft

Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der wichtigsten Treiber im Bereich der Nachhaltigkeit. KI gilt als eine der relevantesten Technologien in Sachen Digitalisierung und ist bereits heute in den unterschiedlichsten Formen in unserem Alltag verankert. Ob in der Spracherkennung von Smart Home Assistants oder der Routenplanung per Smartphone App, beide Anwendungen nutzen KI.

Um unseren Planeten auch für kommende Generationen lebenswert zu erhalten, können wir heute durch den Einsatz von KI-Technologien in den verschiedensten Bereichen einen Beitrag leisten. Gerade im Sektor der ökologischen Nachhaltigkeit gibt es zahlreiche Anwendungsgebiete, in denen KI zukünftig noch viel intensiver eingesetzt werden kann.

Im nachfolgenden Artikel erklären wir, in welche drei Kategorien sich Nachhaltigkeitsprojekte unterteilen.

Wie kann die Nachhaltigkeit Ihres Unternehmens bewertet werden?

Nachhaltigkeitsbewertung

Häufig stehen Unternehmen vor der Frage in welche Initiativen und Projekte sie ihr Nachhaltigkeitsbudget investieren wollen. Doch bevor sich diese Fragestellung beantworten lässt, gilt es festzustellen, wie der Status Quo des Unternehmens im Bezug auf Nachhaltigkeit ist, um das Budget zielgerichtet einzusetzen.

Hierbei gilt es speziell im Bereich der ökologischen Nachhaltigkeit z.B. den CO2-Footprint zu ermitteln, um im Anschluss gezielte Initiativen zu erarbeiten diesen zu senken.

Dabei spielt das Nachhaltigkeitsreporting im Unternehmen eine zentrale Rolle. So findet eine initiale Bewertung statt, auf deren Basis eine kontinuierliche Überwachung und Steuerung der Initiativen möglich ist. Durch die fortlaufende Überprüfung der Daten kann die Effizienz der Maßnahen beurteilt werden und weiter Potenziale entdeckt werden.

Bewertung KI und Nachhaltigkeit
KI und Nachhaltigkeit Modelle

Wie kann KI zu mehr Nachhaltigkeit beitragen?

Nachhaltigkeit durch KI

Wie bereits skizziert bietet Künstliche Intelligenz ein enormes Potential den ökologischen Herausforderungen unserer Zeit zu begegnen. Mittels KI lassen sich zahlreiche Projekte umsetzen, die für einen effizienten Einsatz von Ressourcen sorgen.

Im Bereich der Vermeidung von Lebensmittelabfällen lassen sich Aufwand, Kosten und Ressourcen einsparen, indem eine möglichst präzise Vorhersage über den tatsächlichen Bedarf des kommenden Tages getroffen wird. Machine Learning und Künstliche Intelligenz ermöglichen es, dass aus den verfügbaren Daten Muster erkannt und damit der Bedarf prognostiziert wird.

Ein weiteres Umfeld, in dem sich die Steigerung der Effizienz messen lässt und damit einen enormen Hebel in Sachen Nachhaltigkeit bedeutet, sind Produktionsanlagen. Durch die Analyse von IoT-Sensordaten werden effiziente und ineffiziente Zustände einer Maschine frühzeitig erkannt und analysiert. Der Algorithmus erkennt mithilfe der Daten ineffiziente Zustand in einem frühen Stadium und vermeidet diese automatisiert.

Dieser Effekt zahlt wiederum positiv in die Energiebilanz ein, da Energie eingespart und die Effizienz gesteigert wird.

Wie nachhaltig ist der Einsatz von KI?

Nachhaltigkeit von KI

Beim Einsatz von KI muss immer bedacht werden, dass die KI selbst ein Risiko für die Umwelt, das Klima und Ressourcen darstellen kann. Denn hinter einer KI-gestützten Anwendung steht ein Rechenzentrum mit einer Infrastruktur bestehend aus etlichen Servern, die neben der Herstellung auch dauerhaft Strom und somit Ressourcen verbrauchen.

Daher gilt es bereits bei der Auswahl der Anwendung und des Modelltrainings darauf zu achten, den Einsatz von KI möglichst ressourcenschonend zu wählen. Häufig liefern dabei auch etwas weniger komplexe Anwendungen des Bereichs Machine Learning nahezu gleiche Ergebnisse wie ein Deep Learning Modell. Im Training und Einsatz sind diese jedoch deutlich einfacher aufgebaut und schonend im Umgang mit Ressourcen.

Ein weiterer Aspekt der Nachhaltigkeit ist die Ethik einer Künstlichen Intelligenz. Egal ob Geschlecht, Hautfarbe oder Alter, diese Attribute geben Aufschluss über Personen anhand derer KI-Modelle lernen können. Um eine ethisch vertretbare KI zu entwickeln, ist es jedoch wichtig, diese Merkmale, die Personen oder Personengruppen diskriminieren könnten, vom Modell auszuschließen.

KI und Nachhaltigkeit: Wie nachhaltig ist KI wirklich?

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