Künstliche-Intelligenz-Anwendungen sind in der Lage, komplexe Aufgaben schneller und mit einer geringeren Fehlerrate auszuführen als es Menschen könnten

KI-Anwendungen sind in der Lage, komplexe Aufgaben schneller und mit einer geringeren Fehlerrate auszuführen als es Menschen könnten (Quelle: Adobe Stock)

Zwar scheinen sich die meisten darüber einig zu sein, dass in Sachen Klimaschutz großer Handlungsbedarf besteht, doch geht der Wandel nur sehr langsam vonstatten. Nach dem Pariser Klimaabkommen und dem Klimaschutzplan 2050 in Deutschland hat auch die EU-Kommission erkannt, dass Klimaschutz eine „gemeinsame Angelegenheit“ ist: Mit dem European Green Deal will sie bis 2050 Klimaneutralität erreichen. Zudem verabschiedete sie das Paket „Fit für 55“, das bis 2030 zu 55 % weniger Emissionen führen soll.

KI Use Cases zur Unterstützung des europäischen Grünen Deals

Damit hat sich die EU-Kommission ehrgeizige Ziele gesetzt und es stellt sich die Frage: Verfügt sie über das richtige Mindset sowie die notwendigen Ressourcen und Technologien, um diese auch zu erreichen? Besonders im technologischen Bereich sehen appliedAI und SYSTEMIQ ein enormes Potential für den Einsatz von KI. In einem aktuellen Whitepaper fassen sie zusammen, inwiefern KI die EU dabei unterstützen kann, die definierten Ziele des europäischen Grünen Deals zu erreichen.

KI-Anwendungen sind in der Lage, zahlreiche kognitive Funktionen und somit komplexe Aufgaben schneller und mit einer geringeren Fehlerrate auszuführen als es Menschen könnten. Die Technologie birgt daher zahlreiche Chancen und Potentiale für eine ressourceneffiziente, kohlenstoffarme Ökonomie. Nach einer umfassenden Analyse und Strukturierung konnte appliedAI 20 Use Cases identifizieren, die für den Grünen Deal besonders relevant sind. Diese lassen sich in die folgenden vier grundlegenden Kategorien unterteilen:

  • Angebot und Nachfrage: Eine KI kann Angebot und Nachfrage prognostizieren, wodurch sich zum Beispiel die Lebensmittelversorgung optimal abstimmen und Abfälle dadurch reduzieren oder der Energieverbrauch effizient an den Bedarf anpassen lassen.
  • Autonome Systeme: Mithilfe von KI können komplexe Systeme (autonom) kontrolliert und gemanagt werden, um beispielsweise den Straßenverkehr oder intelligente Netze (Smart Grids) dynamischer zu managen und somit energieeffizienter zu machen.
  • Optimierung und Effizienz: Eine KI ist in der Lage, Muster, Anomalien und Schwachstellen zu identifizieren und Optimierungsmaßnahmen durchführen. Dies kann sich in vielen Bereichen als vorteilhaft erweisen. Zum Beispiel lässt sich der CO2-Ausstoß besser kontrollieren und regulieren. In der Städteplanung kann die KI dabei helfen, die Energieversorgung in einzelnen Stadtgebieten anzupassen.
  • Neue Anwendungen: KI kann zudem dazu eingesetzt werden, um ökonomischere Alternativen für umweltschädliche Einflüsse zu finden. appliedAI sieht hier beispielweise Potential in der Entwicklung von KI-basierten Anwendungen, die sowohl grünere Materialien bzw. Materialzusammensetzungen als auch Produktionsprozesse identifizieren, die ein ökonomisches Optimierungspotenzial bergen.

Für das passende KI-Fundament sorgen

Neben einer ausführlichen Auflistung und Erklärung von vielversprechenden Use Cases enthält das Whitepaper weitere Faktoren, die für den erfolgreichen KI-Einsatz im Rahmen des europäischen Grünen Deals entscheidend sind. Denn KI-Anwendungen sind erst dann erfolgreich und gewinnbringend, wenn bestimmte Voraussetzungen und Kriterien erfüllt werden. Diese sind zum einen technologischer Natur: Die jeweilige Anwendung muss unter anderem gewährleisten können, dass der Output zuverlässig, akkurat und nachvollziehbar erfolgt. Zudem müssen einzelne Systeme wie Sensoren, Maschinen und andere Geräte selbst in offenen Umgebungen verzugsfrei miteinander kommunizieren können.

Zum anderen benötigen KI-Anwendungen eine qualitativ hochwertige Datengrundlage aus verschiedenen Datenquellen, um hochwertige Ergebnisse liefern zu können. Außerdem erfordert der Einsatz von KI, dass ein gewisses Fähigkeiten-Spektrum vorhanden ist. Dies bezieht sich zum einen auf die praktischen Hard Skills, die KI-Entwickler vorweisen müssen. Zum anderen sollten alle Personen, die in KI-Projekte für den europäischen Grünen Deal involviert sind – wie politische Entscheidungsträger oder Aufsichtsbehörden –, über eine KI-Wissensgrundlage verfügen.

Mit dem Koordinierten Plan zur Überprüfung der künstlichen Intelligenz (2021) und dem AI Act (2021) hat die EU bereits erste Schritte unternommen, um KI-Engagement und -Investitionen voranzutreiben. Dennoch mangelt es weiterhin an einem Framework zur europaweiten Skalierung von KI Use Cases. Besonders der risikobasierte AI Act könnte sich bei der Entwicklung von KI-Anwendungen als hinderlich erweisen. Die EU muss unter anderem für ein Umfeld sorgen, in dem der KI-Markt aufblühen, sich existierende KI-Unternehmen weiterentwickeln und neue KI-Start-ups entstehen können.

Das bedeutet, dass KI-Finanzierungsmittel eigens für den europäischen Grünen Deal bereitgestellt und KI-Strategien einheitlich in allen Mitgliedstaaten etabliert werden müssen. Außerdem muss die EU die Aufklärung der Bürger zum Thema KI und ihren Funktionsweisen übernehmen, um so Angst und Missverständnissen entgegenzuwirken.

Das Whitepaper „How to leverage AI to support the European Green Deal“ steht zum Download bereit.

„et“-Redaktion

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