KI und Data Science für eine bessere, intelligentere und nachhaltigere Umwelt

Im vergangenen Jahrzehnt war keine Diskussion über neue Technologietrends vollständig, ohne die künstliche Intelligenz (KI) zu erwähnen. Sie ist mittlerweile zu einer Mainstream-Technologie geworden, die alle Aspekte unseres Lebens berührt – Arbeit, Pendeln, Unterhaltung, Einkaufen, Reisen und vieles mehr. Technologie und Umwelt werden in der Nachhaltigkeitsdebatte oft als gegensätzliche Seiten dargestellt. In diesem Artikel bieten wir eine andere Perspektive und untersuchen, wie Big Data in der Umweltwissenschaft eingesetzt wird.

Kann Data Science die Umwelt retten?

Der Klimawandel ist hier und jetzt. Den Städten geht das Wasser aus, Gletscher schmelzen, Arten sterben aus und unsere nicht erneuerbaren Energiequellen gehen zur Neige. Wir sind wahrscheinlich die erste Generation von Menschen, die die negativen Auswirkungen zu spüren bekommt, und die letzte Generation, die noch Zeit hat, etwas dagegen zu unternehmen. Die Milliarden intelligenter Geräte, die schnellsten Autos, die hochentwickelten Weltraummissionen, die Miniaturroboter, die unsere Adern reinigen, und die astronomischen Marktkapitalisierungen der Technologiegiganten würden wenig nützen, wenn es keine Menschen gäbe, die von ihren Vorteilen profitieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie uns KI helfen kann, eine bessere, nachhaltige Zukunft aufzubauen.

Smart City Projekte

Dies ist wohl der größte und umfassendste Anwendungsfall für die Nutzung der Datenwissenschaft zum Schutz der Umwelt. Wenn wir maschinelles Lernen effektiv für mehr Nachhaltigkeit einsetzen, können wir Städte mit grünen Gebäuden haben, die recyceltes Wasser für den Außenbereich verwenden, einen minimalen CO2-Fußabdruck haben, durch Bedarfsprognosen ein nachhaltiges Energiemanagement betreiben, sich auf erneuerbare Energiequellen konzentrieren und vieles mehr. Dies wird die bestehende Infrastruktur entlasten und einen endlosen, nicht nachhaltigen Bauwettlauf beenden, wie wir ihn weltweit erleben.

Abfallmanagement

Data Science und Umwelt scheinen auf den ersten Blick nichts miteinander zu tun zu haben. Ein genauerer Blick auf beide Konzepte eröffnet jedoch unbegrenzte Möglichkeiten in Bezug auf Nachhaltigkeit und Abfallmanagement. Die Weltbank schätzt, dass wir jährlich 2,01 Milliarden Tonnen festen Hausmüll erzeugen, von denen mindestens 331 Milliarden Tonnen die Umwelt schädigen. Die Mülltrennung ist ein großer Engpass beim Recycling und ein großer Teil davon erfolgt manuell. KI, maschinelles Lernen und Data Science können genutzt werden, um Abfallkategorien durch das Lesen von Bildern und Gewichtsdaten vorherzusagen. Dies kann unsere Mülltrennungsprozesse sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit verbessern. Da selbstlernende Systeme mehr Daten verbrauchen, werden sie intelligenter und können zukünftige Trends genauer einschätzen.

Verkehrsregelung

Der Personen- und Güterverkehr trägt in erster Linie durch Emissionen und Lärm zur Umweltverschmutzung bei. KI-basierte intelligente Verkehrsmanagementsysteme können bei der Steuerung von Ampeln helfen, indem sie vergangene Daten analysieren und die Ampelzeiten entsprechend einstellen. Modelle für maschinelles Lernen können Kamerabilder lesen und Verkehrsverstöße, Geschwindigkeitsüberschreitungen, Fahren ohne Helm, das Blockieren freier Linksabbieger, Fahren auf der falschen Seite, Spurverstöße usw. erkennen. Dies sind einige der vielen Anwendungsfälle für den Einsatz von maschinellem Lernen für Nachhaltigkeit.

Management von Nahrungsmittelressourcen

Angesichts der ständig wachsenden Weltbevölkerung und der steigenden Lebenserwartung steht der Agrarsektor weltweit unter enormem Druck, die Produktion zu steigern. Studien der Vereinten Nationen zeigen, dass jedes Jahr fast die Hälfte aller weltweit produzierten Obst- und Gemüsesorten verschwendet wird. Allein in Industrieländern wie den USA werden 301 TP3T aller produzierten Lebensmittel (im Wert von 48,3 Milliarden US-Dollar) weggeworfen. Der Schaden wird noch größer, wenn wir die entsprechende Verschwendung der für die Produktion verwendeten Ressourcen berücksichtigen – Wasser, Boden, Arbeit, Strom, Transport, Energie usw. KI und Datenwissenschaft sind leistungsstarke Werkzeuge, um diese Verschwendung zu minimieren, sobald wir lernen, wie Big Data

Herausforderungen

Nachhaltige Entwicklung erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, an dem sich alle Beteiligten und Interessenvertreter beteiligen. Bei der Umsetzung vor Ort gibt es regulatorische, technologische und operative Herausforderungen. Einige davon sind:

Heterogene Daten

Wir verfügen über eine Menge verstreuter, unformatierter und heterogener Daten. In einer idealen Welt müssen unsere Systeme die Daten an der Quelle bereinigen und in ein universelles Format einspeisen, das sich leicht verarbeiten, analysieren, präsentieren, kommunizieren und integrieren lässt. Wenn wir möchten, dass die Datenwissenschaft der Umwelt hilft, müssen wir unsere Datenstrategie neu ausrichten, um ein homogenes Ökosystem zu entwickeln, in dem alle Teilnehmer auf das gemeinsame Ziel hinarbeiten.

Investition

Um den Traum von Nachhaltigkeit zu verwirklichen, müssen staatliche Stellen und private Akteure zusammenarbeiten. Dies erfordert Fachwissen, Ressourcen, Engagement und Koordination entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Angesichts der Größe unserer Städte ist dies eine große Herausforderung, die durch Bildung und Führungsaufsicht gelöst werden kann.

Regulierungskohärenz

Umweltorientierte Start-ups und private Akteure auf der ganzen Welt entwickeln Lösungen, die uns erste Schritte in Richtung einer grünen, sauberen und nachhaltigen Zukunft ermöglichen. Sie benötigen die Zustimmung und Führung der Regulierungsbehörden. Agile politische Entscheidungsträger mit staatlicher Unterstützung sind das Gebot der Stunde, denn die Umweltuhr tickt jeden Tag. Diese Liste ist keineswegs vollständig und die Anwendung von KI zur Verbesserung unserer Umwelt ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. In einem Artikel, der sich mit der Frage beschäftigt, wie KI der Umwelt hilft, geht das Magazin Nature davon aus, dass KI dazu beitragen könnte, 79% der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen.