Künstliche Intelligenz als Treiber der Nachhaltigkeit – Potentiale in vielen Handlungsfeldern

Es vergeht kaum ein Tag, an dem uns der Begriff Nachhaltigkeit in seiner ökologischen, ökonomischen oder sozialen Dimension nicht begegnet: medial, etwa in Berichten zu weltweit zunehmenden Dürren und Überschwemmungen, oder im privaten und beruflichen Umfeld bei Aktivitäten und Diskussionen zu Klimaschutzaktivitäten. Immer häufiger tauchen nun im Kontext der Nachhaltigkeit auch die Themen Künstliche Intelligenz (KI) und Data Analytics auf.

KI als Zukunftsfeld – auch für die Nachhaltigkeit

Vermutlich würde auch niemand in diesen Runden bestreiten, dass sowohl KI als auch Data Analytics das Potenzial haben, uns im nachhaltigen Umgang mit Umwelt und Gesellschaft zu unterstützen. Dies gilt für viele Bereiche: beispielsweise bei der Einsparung von Ressourcen, Energie und CO₂-Emissionen, aber auch bei der Daseinsvorsorge in Form einer funktionierenden Infrastruktur. Das Zusammenspiel von Nachhaltigkeit und KI sowie Data Analytics gilt daher als wichtiges Zukunftsfeld.

Hinsichtlich der ökologischen Nachhaltigkeit kann laut einer Studie der Einsatz von KI für Umweltschutzmaßnahmen in den vier Sektoren Landwirtschaft, Wasser, Energie und Verkehr im Jahr 2030 auf bis zu 5,2 Billionen US Dollar zur Weltwirtschaft leisten kann. Gleichzeitig könnten durch die Anwendung von KI-Maßnahmen in diesen Sektoren die weltweiten Treibhausgas-Emissionen bis 2030 um vier Prozent reduziert werden. Dies würde einer Reduktion von 2,4 Gigatonnen CO₂-Emissionen entsprechen.

Start-up-Szene fokussiert bereits Lösungen für spezifische Herausforderungen

Start-ups, Forschungseinrichtungen sowie bereits etablierte Unternehmen forschen und beraten zu KI/Data Analytics und Nachhaltigkeit und bringen innovative Produkte und Lösungen auf den Markt.

Ein Detecon-Screening zeigte im Start-up-Bereich, dass etwa 390 internationale Start-ups und junge Unternehmen individuelle KI-Lösungen entwickeln, die auf Nachhaltigkeitsaspekte einzahlen. Viele fokussieren dabei lösungen für spezifische Herausforderungen und adressieren sehr unterschiedliche Geschäftsbereiche.

So will beispielsweise Inceptio aus China ein landesweites Frachtnetzwerk für autonom fahrende LKWs anbieten. Ein Algorithmus, der unter anderem Übereinstimmungen von Truck- und Fahrerpool analysiert, optimiert Auslastungen, Kraftstoffverbrauch und Leerfahrten. Accedian wiederum, ein französischer Netzwerkdienstleister, optimiert auf allen Ebenen Netzwerke und Kapazitätsplanungen, indem er Netzwerkkomponenten in den Ruhemodus fährt, wenn sie nicht gebraucht werden.

Im Bereich Forschung identifizierte Detecon etwa 30 Universitäten, Forschungsinstitute und Forschungseinrichtungen von Unternehmen. Die Aktivitäten fokussieren vor allem die Bereiche Facility Management, Customer Service, Mobility/Fleet Management und Produktmanagement.

Nachhaltige KI oder KI als Treiber für Nachhaltigkeit? Beides!

Auch Detecon ist bereits seit einigen Jahren in vielen Kundenprojekten im Kombinationsfeld aus KI und Nachhaltigkeit unterwegs. Wir sehen in der Brücke zwischen KI als Technologie und dem Thema Nachhaltigkeit zwei spannende Potenziale für die Zukunft:

1. Unterstützung von Nachhaltigkeit mittels KI. Dabei wirkt KI als Treiber und Enabler.
2. Unterstützung von nachhaltiger KI mittels innovativer Digitalisierungslösungen.

KI kann in verschiedenen Geschäftsfeldern positive Effekte für eine nachhaltige Entwicklung bringen:

So hat die Anwendung von KI einen erheblichen Einfluss auf die Reduzierung des Energieverbrauchs. Eine intelligente Infrastruktur kann eine Modellierung für konkrete Verbrauchsprognosen, digitale Zwillinge zur Erkennung von Synergien und intelligentem Design sowie intelligente Sensoren und Aktoren nutzen, um das Kundenerlebnis und die Effizienz bei geringerem Verbrauch zu steigern.

Durch erneuerbare Energien, Smart Grid, intelligentes Verkehrsmanagement, intelligentes Wassermanagement, nachhaltige Gesundheitsinfrastruktur, grüne Gebäude und vieles mehr kann jeder Teil einer Stadt umfassend vernetzt und automatisch gesteuert werden.

Beispiele für den nachhaltigen KI-Einsatz aus verschiedenen Branchen

KI lässt sich in der Telekommunikation weiterhin einsetzen, um das Routing von Datenverkehr zu optimieren, Least-Cost-Routing zu implementieren, beim Störungsmanagement zu helfen oder Muster im Kundenverhalten zu erkennen. Mit diesen fortschrittlichen Algorithmen sind Telcos in der Lage, Netzwerkanomalien sowohl zu erkennen als auch vorherzusagen, so dass sie die Probleme proaktiv beheben können, noch bevor Kunden negativ beeinflusst werden. Solche selbstoptimierenden Netzwerke steigern die Effizienz und optimieren den Energieverbrauch.

Weiterhin kann KI die Effizienz städtischer Verkehrsnetze erheblich verbessern, indem sie Daten über die Bewegungsmuster von Menschen, die zugrunde liegende Nachfrage und die variierenden Muster dieser Nachfrage sammelt und analysiert - die entscheidenden Datengrundlagen für intelligente Lösungen. Ein optimiertes Transportnetzwerk kann nicht nur Verkehrsstaus (verbunden mit überflüssigem Energieverbrauch und Emissionen) reduzieren, sondern auch die Lieferkettenlogistik durch autonome Flotten erhöhen. Intelligente Analytik liefert dem System genaue Prognosen für den Bedarf, was dazu beiträgt, mit minimalen Transportkosten zu arbeiten.

In der Abfallwirtschaft zielt ein Closed-Loop-Algorithmus mit der Simulation einer Lieferkette und der Analyse der Lebensdauer darauf ab, dass Materialien in einem Kreislauf geführt, durchgehend recycelt und wiederverwendet werden, anstatt einmal verwendet und dann zu Abfall zu werden. Dieses Konzept steht in engem Zusammenhang mit Zero Waste, also der Schonung aller Ressourcen durch verantwortungsvolle Produktion, Verbrauch, Wiederverwendung und Rückgewinnung aller Produkte, Verpackungen und Materialien, ohne sie zu verbrennen und ohne umwelt- oder gesundheitsgefährdende Ableitungen in Boden, Wasser oder Luft.

Smart Home bedeutet wiederum für den Verbraucher eine enorme Steigerung der Lebens- und Wohnqualität, der Betriebs- und Einbruchsicherheit sowie der Energieeffizienz, was sowohl ökonomische, ökologische als auch soziale Auswirkungen hat. Beispiele sind automatisch gesteuerte Heizung, Lüftung, Türen, Fenster, Markisen, Jalousien und Lampen (Gebäude- oder Hausautomation) sowie Systeme, die manuell über mobile Geräte gesteuert werden können. Mit Empfehlungsmaschinen und Mustererkennung können auch Connected-Life-Dienste wie Smart-Home-Lieferungen, automatische Nachschubdienste und Konversationsschnittstellen in ein Smart Home eingebettet werden.

Unternehmensindividuelle Nachhaltigkeitsschwerpunkte definieren

Wie diese Beispiele zeigen, ist KI in verschiedenen Bereichen etabliert und eine Vielzahl von Lösungen bereits anwendbar. Immer ambitioniertere Regularien und Ziele im Bereich der Nachhaltigkeit zwingen Unternehmen darüber hinaus zum Handeln. Aber wie nun beides verknüpfen?

Unternehmen müssen sich fokussieren und ihre eigenen Nachhaltigkeitsschwerpunkte definieren. Anregungen liefern hierfür unter anderem verschiedene Forschungsbereiche, die als Hilfestellung bei der Ableitung der eigenen Ziele dienen können.

Des Weiteren sollten Unternehmen die technologische Perspektive nicht vernachlässigen, die bei der Ausgestaltung essenziell ist. Die mögliche Umsetzung unterschiedlicher Use Cases mit Hilfe von KI heißt nicht automatisch, dass die Umsetzung auch auf die Nachhaltigkeitsziele einzahlt.

Wechselwirkungen zwischen beispielsweise dem Energieverbrauch durch die Anwendung von KI und dem ganzheitlichen Nachhaltigkeitseffekt, der sich dadurch einstellt, müssen abgewogen werden. Wir alle müssen dementsprechend dafür Sorge tragen, dass sowohl technische Bewertungen, aber auch geschäftliche Belange wie das Reagieren auf Regularien miteinander verknüpft werden, um die Ziele der Nachhaltigkeit effizient zu erreichen.

Stehen Sie derzeit vor dieser Herausforderung? Sprechen Sie uns gerne an.

 

 

Co-Autoren des Artikels sind Yanglingzi Wang und Michael Philipp Schroeder.