Techniken für den Klimaschutz

Künstliche Intelligenz im Dienst der Nachhaltigkeit

9. März 2022, 12:00 Uhr | Dr. Steffen Wischmann/am
Agri-Gaia
Das Projekt Agri-Gaia erntwickelt ein agrarwirtschaftliches KI-Ökosystem.
© Agri-Gaia

Green IT ist ein Ansatz, die Techniknutzung über den gesamten Lebenszyklus hinweg umwelt- und ressourcenschonend zu gestalten. Ressourcen zu schonen und effizient zu nutzen gehört zwar seit jeher zu den Grundsätzen soliden Wirtschaftens, gewinnt mit Blick auf den Klima- und Umweltschutz aber zunehmend an Bedeutung. Um die bestmögliche Entscheidung über den Einsatz von Ressourcen zu treffen und Ressourcenverschwendung zu vermeiden, müssen oft große Datenmengen analysiert werden. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) ist genau das möglich. Beispiele aus dem Technikprogramm „KI-Innovationswettbewerb“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) zeigen, wie KI zu mehr Klimaschutz und Nachhaltigkeit beiträgt.

Die Klimawissenschaften konnten, unter anderem auch mit Hilfe künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen, in den letzten Jahren mit hoher wissenschaftlicher Evidenz dokumentieren, wie groß die Bedrohung für das globale Klima durch den Anstieg der CO2-Emissionen in der Erdatmosphäre ist. KI ist allerdings nicht nur ein Forschungswerkzeug, das hilft, die Folgen menschlichen Handels besser zu verstehen. Die Technik hat auch viel Potenzial, um mit ihr für die Umwelt und gegen den Klimawandel zu arbeiten.

Die Studie von Capgemini „Climate AI: How artificial intelligence can power your climate action strategy“ beispielsweise analysierte ausgewählte Anwendungsfälle, in denen KI-basierte Anwendungen die Treibhausgasemissionen zwischen 2017 und 2019 um bis zu 13 Prozent reduzieren und die Energieeffizienz dabei um elf Prozent verbessern konnten – mit dem Potenzial, die Emissionen in Zukunft noch stärker zu senken und Energiebilanzen weiter zu optimieren. Zu vergleichbaren Ergebnissen kommt eine Studie der Wirtschaftsberatung PwC und des Weltwirtschaftsforums, die zudem mehr als 80 Einsatzmöglichkeiten für KI bei drängenden Problemen wie Klimawandel, Artensterben oder Luftverschmutzung auflistet.

Auch das neue Leitbild des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz trägt solchen Erkenntnissen Rechnung und bezieht die ökologische Verantwortung in das wirtschaftlich-soziale Handeln ein. Wie die soziale Marktwirtschaft verfolgt auch die ökologisch-soziale Marktwirtschaft das Ziel, Deutschlands Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten und auszubauen.

Der schonende Umgang mit Ressourcen und Energien ist dafür von zentraler Bedeutung. Wie künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, zeigen mehrere Projekte des KI-Innovationswettbewerbs des BMWK. In für Deutschland wichtigen Branchen und Bereichen wie der Produktion, dem Bauwesen, der Gesundheits- und Landwirtschaft entwickeln sie KI-basierte Lösungen für nachhaltigeres Wirtschaften. Die erprobten Anwendungsfälle sind dabei auf die Erfordernisse und Möglichkeiten kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) ausgerichtet.

KI als Basis für nachhaltige Landwirtschaft

Landwirtschaftliche Prozesse sind mittlerweile von vielen unterschiedlichen Einflüssen bestimmt wie etwa der Verbrauchernachfrage, der Bodenqualität oder einem Schädlingsbefall von Pflanzen. Angesichts des hohen Wettbewerbsdrucks, einer steigenden Zahl an ökologischen Richtlinien und dem wachsenden Wunsch von Verbraucherinnen und Verbrauchern nach nachhaltig erzeugten Produkten ist ein effizienter Einsatz von Ressourcen, Energien und Arbeitskräften für die Landwirtschaft existenziell. Damit Landwirtinnen und Landwirte KI-basierte Dienste und Dienstleistungen möglichst einfach nutzen können, entwickelt das Projekt Agri-Gaia ein agrarwirtschaftliches KI-Ökosystem. Deren Herzstück ist eine B2B-Plattform, über die sich Daten sicher austauschen und KI-Bausteine für Prozesse in der Landwirtschaft bereitstellen lassen.

Einen dafür notwendigen Datenraum nutzt auch das Projekt NaLamKI, um landwirtschaftliche Daten aller Art wie Wetter-, Satelliten- oder Bodenbeschaffenheitsdaten zur Verfügung zu stellen. Unterschiedliche Daten lassen sich dadurch miteinander verknüpfen und auswerten, sodass sie für KI-gestützte Anwendungen in der Landwirtschaft im Einsatz sein können. So stehen beispielsweise KI-basierte Prognosen über die Mengen an Wasser und Dünger zur Verfügung, die auf einzelne Felder bestmöglich auszubringen sind.


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  2. Lebensmittelverschwendung mit KI reduzieren

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