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#AIforGood: 10 Maßnahmen zur Reduzierung von CO2-Emissionen mit Hilfe von Machine Learning

Ole Wintermann
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Ole WintermannSamstag, 06.07.2019

Einige der weltweit bekanntesten Forscher (u. a. von DeepMind, Google Brain und Microsoft) im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) haben jetzt eine Studie vorgelegt, die sich mit der Frage beschäftigt, wie der Klimawandel speziell mit Machine Learning (ML) bekämpft werden kann. Die Maßnahmen teilen sich auf in 13 Arbeitsgebiete und werden jeweils nach "Nutzen", "Langfristigkeit" und "Risiko" beurteilt. Der Beitrag auf MIT TechReview nennt als die 10 wichtigsten Maßnahmen den Einsatz von Algorithmen bzw. ML:

  • zur genaueren Vorhersage des anstehenden Strombedarfs in einem Staat/Region/Markt,
  • für die Entdeckung neuer Materialien, die einerseits ressourcenschonender sind, andererseits regenerativ erzeugte Energien besser speichern können,
  • zwecks Berechnung optimierter Frachtwege,
  • für die individuelle wie auch netzbezogene Optimierung der Ladevorgänge bei eMobilität,
  • zum Umsetzen einer smarten Architektur und smarter Gebäude mit optimiertem Ressourceneinsatz,
  • für das Erkennen regionaler Energieverbrauchsmuster,
  • zur Berechnung von Produktionsketten mit reduzierten CO2-Emissionen,
  • für den Einsatz in der Landwirtschaft, um den Ressourceneinsatz sowie die klimaschädlichen Begleiterscheinungen zu minimieren,
  • zum Tracken von Entwaldung und damit der Schaffung von Handlungsgrundlagen, um diese zu stoppen und schließlich
  • für den Einsatz zum Nudging der Verbraucher, damit diese ihr Kaufverhalten abändern.

Der Beitrag wird ergänzt durch eine schöne Datenvisualisierung (Heat Map). Ich halte den Beitrag für immens wichtig, damit wir endlich der Schockstarre infolge der Wahrnehmung des Klimawandels entkommen und ins aktive Handeln kommen. Und wir sollten auf diese Ideen nicht wieder als erstes mit dem Hinweis auf theoretisch denkbare Datenschutz- oder Ethikproblematiken reagieren. Diesen Luxus können wir uns nicht mehr erlauben.

#AIforGood: 10 Maßnahmen zur Reduzierung von CO2-Emissionen mit Hilfe von Machine Learning

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