Künstliche Intelligenz für Nachhaltigkeit
Künstliche Intelligenz für Nachhaltigkeit
Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, unseren Einfluss auf die Umwelt zu verringern und ihn gleichzeitig zu vergrößern. Neue Entwicklungen im Bereich der nachhaltigen KI zielen darauf ab, dieses Gleichgewicht wiederherzustellen, damit wir die Vorteile, die sie verspricht, auf eine sauberere und umweltfreundlichere Weise genießen können. KI ist nichts Neues, aber noch nie war sie in unserem Leben so transformierend und präsent wie heute.
Jüngste Fortschritte wie maschinelles Lernen und Deep-Learning-Plattformen revolutionieren Bereiche, die uns alle betreffen, darunter Gesundheitswesen, Internet Casino, Landwirtschaft und Verkehr.
Diese Trends bedeuten auch, dass sie über ein starkes Potenzial verfügen, um die nachhaltige Entwicklung unseres Planeten wesentlich zu fördern. Wirksame Prognosemodelle können beispielsweise helfen, Naturkatastrophen vorherzusehen, während KI-Systeme Lecks aufspüren und vorhersagen, Wettermuster überwachen und den Kohlenstoff-Fußabdruck von Prozessen berechnen können.
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Die Überwachung und Analyse mit Hilfe von KI-Systemen kann Unternehmen dabei helfen, den Einsatz von Ressourcen wie Energie, Wasser und Materialien zu optimieren, um ihre Verwendung zu rationalisieren und festzustellen, welche Produkte und Dienstleistungen den größten Kohlenstoffausstoß haben. KI-Technologien können bei dem nachhaltigen Gebäudeentwerfen, der präzisen Landwirtschaft, Verminderung der Luftverschmutzung und sogar bei der Verringerung der Kontraste der globalen Klimaerwärmung helfen.
Nachteile von KI für Nachhaltigkeit
Leider sind die Vorteile der KI nicht ohne Risiken. Dem Weltwirtschaftsforum zufolge kann KI, wenn sie nicht gesteuert wird, die Umweltzerstörung beschleunigen.
Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist der Energieverbrauch, denn viele KI-Systeme benötigen enorme Mengen an Energie, um intakt zu funktionieren. Einigen Angaben zufolge werden durch Datenverarbeitungssysteme, Cloud Computing, weltweit mehr Kohlenstoffemissionen ausgestoßen, und eine kürzlich durchgeführte Studie hat gezeigt, dass die KI-Industrie bis 2027 so viel Energie wie ein Land von der Größe der Niederlande verbrauchen könnte.
Einer der Hauptvorteile der KI ist nämlich ihre Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten, wie dies bei Transformatoren und großen Sprachmodellen der Fall ist.
Transformatoren wie ChatGPT ermöglichen es, KI-Modelle für maschinelles Lernen auf Milliarden von Textseiten oder Informationen zu trainieren.
Das für Chat GPT verwendete Modell, bekannt als GPT-3.5, ist ein neuronales Netz für tiefes Lernen mit über 175 Milliarden Parametern für maschinelles Lernen und Hunderten von Milliarden Wörtern Text. Dies erfordert leistungsstarke Hardware und die Verarbeitung in riesigen Rechenzentren, die große Mengen an Energie und Wasser verbrauchen, um sie kühl zu halten.
Eine Lösung finden
Eine Reihe von Bemühungen in diese Richtung sind bereits im Gange. Ein Startup in der Schweiz züchtet menschliche Neuronen, um KI-Modelle anzutreiben, damit diese sich selbst mit Energie versorgen können.
Forscher von Google und der UC Berkeley haben sich mit den Kohlenstoffemissionen von KI befasst und festgestellt, dass es viele Möglichkeiten gibt, wie Entwickler von maschinellem Lernen ihren Kohlenstoff-Fußabdruck verringern können. Alles hängt von einigen Parametern – der Wahl der Modelle, der Materialien und des Standorts ab.
Darüber hinaus gibt es Versuche, den Energieverbrauch von KI-Modellen zu reduzieren und sauberere Quellen zu nutzen. Google beispielsweise betreibt eine Reihe von Rechenzentren auf der ganzen Welt, die mit sauberer Energie versorgt werden, und hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 rund um die Uhr mit kohlenstofffreier Energie zu arbeiten.
Es gibt Forderungen, die Regulierung von KI mit den Klimazielen in Einklang zu bringen. Wie sich dies aber weiterentwickelt und eingesetzt wird, sehen wir hoffentlich schon in nächster Zukunft.
Sebastian Borlovan
