Die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten einer KI
Künstliche Intelligenz – was im ersten Moment nach Science-Fiction klingt, ist in vielen Bereichen Alltag. Sie ist entgegen der allgemeinen Vermutung kein neues Phänomen und findet bereits seit längerem Anwendung in der Praxis. Im Grunde bedeutet KI maschinelles Lernen – durch intelligente Lernverfahren werden Prozesse kontinuierlich eigenständig optimiert und angepasst. So können befähigte Maschinen oder Softwaresysteme bestimmte Probleme oder Aufgaben ohne Anweisungen durch Menschen bearbeiten. Im Zuge der voranschreitenden Digitalisierung finden sich fortlaufend mehr und mehr Einsatzmöglichkeiten.
Prognosen
Solange keine unvorhergesehenen Ereignisse auftreten, lassen sich durch eine KI mehr oder weniger zuverlässige Prognosen, z.B. über den künftigen Warenverbrauch, treffen. Somit können Unternehmen sicherstellen, dass die Materialbeschaffung anhand der Erfahrungswerte optimiert wird.
Chatbot
Chatbots basieren auf dem Prinzip, dass sie einzelne Keywords identifizieren und damit verknüpfte Aktionen automatisiert ausführen können. Dadurch können sie Kunden weitestgehend das Gefühl einer natürlichen Konversation vermitteln.
Datenanalyse
Eine KI kann die Auswertung und Analyse von unstrukturierten Daten deutlich vereinfachen und verbessern. Inhalte können abgeglichen, klassifiziert und zielgerichtet geprüft werden.
Wartung
Mithilfe automatisierter Fehlererkennung kann eine KI frühzeitig Probleme erkennen und beheben. Die Instandhaltung von Geräten wird somit wesentlich vereinfacht. Infolgedessen kann die Nutzungszeit verlängert und vermeidbare Kosten eingespart werden.
KI für Nachhaltigkeit und Umwelt nutzen
Naturkatastrophen wie Trockenheit, Überflutungen oder Stürme bringen die Natur aus dem Gleichgewicht. Wie können also gefährdete Ökosysteme im Vorfeld erkannt und somit geschützt werden?
Bei Naturkatastrophen eröffnen KI-Methoden neue Möglichkeiten. Eine KI ist in der Lage, Muster in hochkomplexen Daten zu finden und mögliche Lösungen zu erkennen. So können beispielsweise große Datenmengen von Erdbeobachtungssystemen ausgewertet und Prognosen von den Auswirkungen der Naturkatastrophen erfasst werden. Diese Informationen stehen Entscheidungsträgern schnellstmöglich zur Verfügung. Dadurch können Fragen, beispielsweise wie gesund ein Ökosystem ist, zeitnah beantwortet und Maßnahmen zur Verbesserung getroffen werden.
Einen wichtigen Beitrag zu einer nachhaltigen Entwicklung können die Methoden der KI auch in Bezug auf die Abfall- und Kreislaufwirtschaft leisten. Der Müll wird durch Algorithmen automatisch getrennt und sortiert. Ein Roboter-Greifarm kann mithilfe von Sensoren die verschiedenen Materialien exakt unterscheiden und aussortieren. Die Technologie verspricht insbesondere für das Recycling von Kunststoffen ein enormes Potential. Durch das Verfahren wird in Zukunft eine Verbesserung der Recyclingquote erwartet.
Mit der Digitalisierung entstehen zunehmend Probleme, wie auch immer größer werdende Müllberge an Elektroschrott. So werden momentan nur 1% der kritischen Bestandteile und Seltenen Erden richtig recycelt. Mit der Künstlichen Intelligenz als Werkzeug können auch hier effizientere Recyclingprozesse entwickelt werden. Weiterhin können basierend auf der Recyclingfähigkeit Empfehlungen ausgesprochen werden, wie sich Geräte in Zukunft nachhaltiger und ressourcenschonender designen lassen.
Die datenintensiven Rechenleistungen einer KI verbrauchen eine enorme Menge an Energie. Im gleichen Maße kann sie jedoch auch für Energieeinsparungen verantwortlich sein. Weiterhin kann eine KI im gesamten Herstellungsprozess Ressourcen einsparen und an bestimmten Stellen vermeiden, wodurch Umweltbelastungen enorm gesenkt werden können.
Die Kehrseite der Künstlichen Intelligenz
Eine KI ist trotz der vielen Vorteile keine allgemeingültige Lösung für mehr Umweltschutz. Wie bereits erwähnt, benötigen KI-Anwendungen, durch die enormen Anforderungen an Rechenleistungen, eine große Menge an Energie und Ressourcen. Das Allen Institute for AI in Seattle erforschte in „The Green AI“ den Energieverbrauch von Künstlicher Intelligenz. Das Ergebnis zeigt: von 2012 bis 2018 verdoppelte sich die Rechenleistung alle paar Monate, bis zum Schluss stieg sie um das 300.000-fache an und benötigte auch dementsprechend mehr Energie. So wird laut einer Studie der University of Massachusetts während des Lernprozesses fünfmal so viel CO2 erzeugt, wie ein Auto während der gesamten Lebensdauer ausstößt. Der Großteil des Energieverbrauchs entsteht jedoch in der initialen Phase einer KI. Ist diese erstmal trainiert und funktionsfähig, wird anschließend weitaus weniger Energie benötigt.
Fazit zur Künstlichen Intelligenz
Eine Künstliche Intelligenz führt natürlich nicht automatisch zu mehr Nachhaltigkeit, sie bringt jedoch enorme Potentiale und Möglichkeiten mit sich. In Anbetracht der Endlichkeit der Ressourcen kann das „Werkzeug KI“, wenn es an den richtigen Stellen eingesetzt wird, durchaus einen positiven Beitrag zum Umweltschutz leisten.
