Künstliche Intelligenz und die Umwelt. 3 KI-Lösungen, die Ihnen helfen, ein nachhaltiges Unternehmen aufzubauen | KI im Geschäft #26

Künstliche Intelligenz eröffnet auch neue Wege zur Erreichung von Umweltzielen und trägt zur Effizienz von Unternehmen bei. Wussten Sie, dass die richtige Anwendung von KI das Energiemanagement Ihres Unternehmens revolutionieren oder sogar zur Erhaltung der Biodiversität beitragen kann?

Künstliche Intelligenz und die Umwelt für nachhaltige Unternehmen

Künstliche Intelligenz hilft, ein nachhaltiges Unternehmen aufzubauen:

• In der Konzeptionsphase – Unterstützung bei der Erstellung einer umweltbewussten Geschäftsidee – zum Beispiel durch Beratung mit ChatGPT oder Claude von Anthropic,
• In der Wachstumsphase des Unternehmens – durch die Schaffung nachhaltiger Lieferketten und die Unterstützung bei der Entwicklung von Lösungen für grüne KI,
• In der Optimierungsphase – Analyse und Anpassung bestehender Lösungen mit Software unter Verwendung spezieller KI-Modelle.

Schauen wir uns spezifische Lösungen an, die direkt zur Entwicklung nachhaltiger Unternehmen beitragen.

Automatisierung des Energiemanagements mit künstlicher Intelligenz

KI kann den Energieverbrauch eines Unternehmens automatisch überwachen und verwalten und Bereiche für zukünftige Einsparungen identifizieren. Dies geschieht beispielsweise mit Flex2X, einem System, das von dem britischen Unternehmen Grid Edge entwickelt wurde. Dieses System kombiniert Daten, die von vorhandenen Sensoren in einem Gebäude, wie Temperatur- oder Feuchtigkeitssensoren, erfasst werden, mit anderen Datenquellen, wie Wetterbedingungen, und analysiert sie mit KI-Algorithmen, die den Energieverbrauch eines Gebäudes in Echtzeit optimieren können.

Quelle: Flex2X

Optimierte Landwirtschaft

Künstliche Intelligenz im Umweltbereich eröffnet ein breites Feld an Innovationen sowohl für Unternehmen, die innovative Lösungen für die Landwirtschaft entwickeln, als auch für die großflächige Landwirtschaft, die den Einsatz energieineffizienter Maschinen und viel menschlichen Aufwand erfordert.

Durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen kann KI Unternehmen im Agrarsektor helfen, bessere Entscheidungen über Bewässerung, Düngung oder die Bekämpfung von Pflanzenkrankheiten zu treffen. Die innovativsten landwirtschaftlichen Lösungen sind jedoch diejenigen, die künstliche Intelligenz und Robotik kombinieren. Eine solche Lösung ist LaserWeeder, entwickelt von Carbon Robotics, das in der Lage ist, 100.000 Unkräuter in einer Stunde zu entfernen, indem es Pflanzenarten genau unterscheidet. Es ist der erste und einzige kommerziell erhältliche Laser-Unkrautentfernungsroboter. Er verfügt über fortschrittliche Technologie:

• Deep Learning KI,
• Robotik,
• Laser,
• leistungsstarke Grafikkarten von Nvidia,
• 42 hochauflösende Kameras für präzise Bilderkennung,

LaserWeeder trägt zur Erhaltung der Biodiversität bei, da es anstelle von chemischen Pestiziden, die dem Ökosystem und Insekten schaden, Unkräuter sogar von großen Flächen von Kulturen gezielt entfernen kann.

Quelle: CarbonRobotics

KI-gesteuerte Lieferketten

KI kann helfen, die Herkunft von Produkten zurückzuverfolgen, was entscheidend für den Aufbau nachhaltiger Lieferketten ist. Effiziente Logistik in der Lieferkette kann unterdessen durch künstliche Intelligenz und Automatisierung erreicht werden. Zum Beispiel investiert Amazon stark in Automatisierungstechnologien für den Transport, wie autonome Lkw und Zoox-Cabs, die als Robo-Taxis bezeichnet werden.

Unterdessen kann TCS Logistics Optimiser/ TCS Crystallus die Lieferketten eines Unternehmens in Echtzeit optimieren. Diese Technologie, die von Tata Consultancy Services entwickelt wurde, kombiniert KI, maschinelles Lernen und das Internet der Dinge (IoT), um Lösungen zu liefern, die das Management von Transportzeiten, Fahrzeuglasten und Verfügbarkeit verbessern.

Quelle: IoT Global Awards

Kosten der künstlichen Intelligenz und der Umwelt

Die Hauptumweltkosten von KI in Unternehmen sind der Energieverbrauch. Während die genaue Energiemenge, die zum Trainieren des GPT-4-Modells erforderlich ist, das in der kostenpflichtigen Version von ChatGPT und BingChat verwendet wird, nicht öffentlich verfügbar ist, können wir einige Schätzungen auf der Grundlage der verfügbaren Informationen anstellen.

GPT-4 ist ein Modell mit mehr als 175 Milliarden Parametern, das auf mehr als 45 TB Daten trainiert wurde. Der Trainingsprozess umfasst die Datenanalyse und die Optimierung der Modellparameter, was viel Rechenleistung erfordert und zu einem hohen Energieverbrauch führt.

Für das Training von GPT-4 wurden leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs) und Tensorverarbeitungseinheiten (TPUs) verwendet, die ebenfalls für ihren intensiven Energieverbrauch bekannt sind. Der Verbrauch wird durch die für den Betrieb selbst erforderliche Energie weiter erhöht.

Grüne KI

Während die Umweltkosten für die Entwicklung von KI-Technologien hoch sind, sind es die Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, die es ermöglichen, umweltfreundlichere Lösungen zu schaffen. Dazu gehört die Grüne KI, Modelle, die weniger Energie und andere Ressourcen benötigen, um zu funktionieren.

Es ist die “grüne KI”, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz konzentriert, die energieeffizient sind. Neue Komprimierungsmethoden können beispielsweise die Menge an Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen benötigt wird, um bis zu 90 % reduzieren, was den Energieverbrauch erheblich senkt. Unter anderem arbeitet OpenAI, das in die Entwicklung umweltfreundlicherer grüner KI-Modelle investiert, an ihnen.

Künstliche Intelligenz hat viele Vorteile. Grüne KI verwendet weniger Ressourcen, sodass sie auch von kleineren Unternehmen, einschließlich solcher in Entwicklungsländern, genutzt werden kann. Dies bedeutet, dass ihre Nutzung demokratisiert wird und mehr Menschen sie erstellen können. Auch diejenigen mit weniger wohlhabenden Geldbeuteln.

Grüne KI steht im Gegensatz zur sogenannten “roten KI” – das sind Lösungen, die die Effizienz von Operationen steigern, ohne die Umweltkosten zu berücksichtigen, die sie verursachen. “Rote KI” erzielt spektakuläre Ergebnisse, hat jedoch einen großen ökologischen Fußabdruck. Und mit dem technologischen Fortschritt wächst der ökologische Einfluss ständig.

KI für die Erde

Künstliche Intelligenz und die Umwelt betreffen auch die Lösung von Problemen, wie:

• Analyse von Fragen im Zusammenhang mit der Klimakrise – Dank KI ist es möglich, komplexe Modelle zu entwickeln, die Umweltveränderungen widerspiegeln und deren Folgen mit Datenmengen vorhersagen, die ein Mensch niemals verarbeiten könnte. Ein großartiges Beispiel ist die Zusammenarbeit des Argonne National Laboratory mit dem Telekommunikationsunternehmen AT&T, bei der künstliche Intelligenz verwendet wurde, um ein Klimamodell in Verbindung mit einer Datenbank zu analysieren, die Informationen über das Telekommunikationsnetz von AT&T enthält, um vorherzusagen, wie die Auswirkungen des Klimawandels – wie der Anstieg des Meeresspiegels, starke Winde und Küsten- und Binnenüberschwemmungen – die Betriebsabläufe in 30 Jahren beeinflussen könnten,
• Biodiversitätserhaltung – Zum Beispiel ist das Wildlife Insights-Tool eine Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Daten von Kamerafallen in nützliche Informationen zur Biodiversität umzuwandeln, die Daten in die Google Cloud hochlädt, wo KI-Modelle automatisch Bilder klassifizieren, um die Überwachung und den Schutz von Wildtieren auf der ganzen Welt zu unterstützen. Wildlife Insights kann 3,6 Millionen Bilder pro Stunde verarbeiten, mit einer Identifikationsgenauigkeit von 80 bis 98,6 Prozent.
• Verbesserung der Effizienz bestehender Systeme, die große Mengen Energie verbrauchen, wie Fabriken, Schienenverkehr, öffentliche Verkehrsmittel und Stadtbeleuchtung,
• Verhinderung von Ausfällen – zum Beispiel in großen Industrieanlagen, Wasserkraftwerken oder Windkraftanlagen. Dies wird durch den Einsatz von digitalen Zwillingen (Digital Twins) ermöglicht, die es ermöglichen, den Verschleiß von Komponenten in einem bestimmten System vorherzusagen.

Zusammenfassung

Die angemessene Kombination von künstlicher Intelligenz und der Umwelt am Arbeitsplatz kann viele Aspekte eines nachhaltigen Unternehmens beeinflussen. Von der Optimierung der Leistung der künstlichen Intelligenz, d.h. der Schaffung von grüner KI, über die Automatisierung des Energiemanagements, die Optimierung der Landwirtschaft bis hin zur Schaffung nachhaltiger Lieferketten. Letzteres wird im Kontext wachsender Logistikbedürfnisse entscheidend für die Effizienz und Verantwortung von Unternehmen.

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz bringt auch ernsthafte Herausforderungen mit sich, wie den Energieverbrauch während der Trainingsphase und den laufenden Betrieb von KI-Modellen. Künstliche Intelligenz hilft jedoch auch, diese Probleme zu lösen und die Umweltbelastung ihres Betriebs zu reduzieren. Daher gibt es Raum für grüne KI-Lösungen und Engagement für nachhaltige Praktiken in einem beispiellosen Maßstab, von der Analyse des Klimawandels bis zur Erhaltung der Biodiversität.

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