In den vergangenen zehn Jahren kam keine Diskussion über neue Technologietrends ohne die Erwähnung von Künstlicher Intelligenz (KI) aus. Sie ist inzwischen 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 auf die entgegengesetzten Seiten projiziert. In diesem Artikel bieten wir eine andere Perspektive und untersuchen, wie Big Data in der Umweltwissenschaft eingesetzt wird.
Kann die Datenwissenschaft die Umwelt retten?
Der Klimawandel ist hier und jetzt. Den Städten geht das Wasser aus, die 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 des Klimawandels zu spüren bekommt, und die letzte Generation, die noch Zeit hat, etwas dagegen zu tun. Die Milliarden von intelligenten Geräten, die schnellsten Autos, die ausgeklügelten Weltraummissionen, die Miniaturroboter, die unsere Adern reinigen, und die astronomischen Marktkapitalisierungen der Tech-Giganten wären von geringem Nutzen, wenn es keine Menschen gibt, die von ihnen profitieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI uns helfen kann, eine bessere, nachhaltige Zukunft zu schaffen.
Smart City-Projekte
Dies ist wohl der größte, allumfassende Anwendungsfall für die Nutzung von Datenwissenschaft zur Unterstützung der Umwelt. Wenn wir maschinelles Lernen effektiv für die Nachhaltigkeit nutzen, können wir Städte mit grünen Gebäuden haben, die recyceltes Wasser für den Außenbereich verwenden, den Kohlenstoff-Fußabdruck minimieren, die Energieversorgung durch Vorhersage der Nachfrage nachhaltig steuern, uns auf erneuerbare Energiequellen konzentrieren und vieles mehr. Dadurch wird die bestehende Infrastruktur entlastet und ein nicht enden wollender, nicht nachhaltiger Bauwettlauf beendet, wie wir ihn weltweit beobachten können.
Abfallwirtschaft
Datenwissenschaft und Umwelt mögen auf den ersten Blick nicht zusammenpassen. Bei näherer Betrachtung eröffnen sich jedoch unbegrenzte Möglichkeiten in den Bereichen Nachhaltigkeit und Abfallwirtschaft. Die Weltbank schätzt, dass wir jährlich 2,01 Milliarden Tonnen feste Siedlungsabfälle erzeugen, von denen mindestens 33 % die Umwelt schädigen. Die Mülltrennung ist ein großer Engpass für das Recycling, und ein großer Teil davon geschieht manuell. Mithilfe von KI, maschinellem Lernen und Datenwissenschaft lassen sich Abfallkategorien durch das Lesen von Bildern und Gewichtsdaten vorhersagen. Dies kann unsere Abfalltrennungsprozesse sowohl in Bezug auf die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit verbessern. Da selbstlernende Systeme immer mehr Daten verarbeiten, werden sie immer intelligenter und können künftige Trends immer genauer einschätzen.
Verkehrsmanagement
Der Personen- und Wirtschaftsverkehr trägt wesentlich zur Umweltverschmutzung bei, vor allem durch Emissionen und Lärm. KI-basierte intelligente Verkehrsmanagementsysteme können bei der Steuerung von Verkehrssignalen helfen, indem sie Daten aus der Vergangenheit analysieren und die Signalzeiten entsprechend einstellen. Modelle des maschinellen Lernens können Kamerabilder lesen und Verkehrsverstöße, Verstöße gegen Geschwindigkeitsbegrenzungen, Fahren ohne Helm, Blockieren freier Linksabbieger, Fahren auf der falschen Seite, Verstöße gegen die Fahrspur usw. erkennen. Dies sind nur einige der vielen Anwendungsfälle, in denen maschinelles Lernen für die Nachhaltigkeit genutzt wird.
Verwaltung von Lebensmittelressourcen
Angesichts der ständig wachsenden Weltbevölkerung und der steigenden Lebenserwartung steht der Agrarsektor weltweit unter enormem Druck, seine Produktion zu steigern. Studien der Vereinten Nationen zufolge wird jedes Jahr fast die Hälfte des weltweit produzierten Obsts und Gemüses verschwendet. Allein in Industrieländern wie den USA werden 30 % aller produzierten Lebensmittel (im Wert von 48,3 Mrd. USD) weggeworfen. Der Schaden wird noch größer, wenn wir die entsprechende Verschwendung von Ressourcen berücksichtigen, die für die Produktion verwendet werden - Wasser, Boden, Arbeit, Strom, Transport, Energie usw. KI und Datenwissenschaft sind mächtige Werkzeuge, um diese Verschwendung zu minimieren, sobald wir lernen, wie Big Data
Herausforderungen
Nachhaltige Entwicklung braucht einen ganzheitlichen Ansatz, der von allen Beteiligten und Interessengruppen mitgetragen wird. Die Umsetzung vor Ort ist mit regulatorischen, technologischen und operativen Herausforderungen verbunden, von denen einige zu nennen sind:
Heterogene Daten
Wir haben eine große Menge an Daten, die verstreut, unformatiert und heterogen sind. In einer idealen Welt verlangen unsere Systeme, dass ihre Daten an der Quelle bereinigt und in ein universelles Format eingespeist werden, das einfach zu verarbeiten, zu analysieren, zu präsentieren, zu kommunizieren und zu integrieren ist. Wenn wir wollen, dass die Datenwissenschaft der Umwelt hilft, müssen wir unsere Datenstrategie neu ausrichten, um ein homogenes Ökosystem zu entwickeln, in dem alle Beteiligten an einem Strang ziehen und ein gemeinsames Ziel verfolgen.
Investition
Staatliche Stellen und private Akteure müssen sich zusammentun, um den Traum von der Nachhaltigkeit zu verwirklichen. Dies erfordert Fachwissen, Ressourcen, Engagement und Koordination in der gesamten Wertschöpfungskette. In Anbetracht der Größe unserer Städte ist dies eine große Herausforderung, die durch Bildung und Führungsaufsicht gelöst werden kann.
Regulatorische Kohärenz
Umweltorientierte Start-ups und private Akteure auf der ganzen Welt entwickeln Lösungen, die es uns ermöglichen, erste Schritte in Richtung einer grünen, sauberen und nachhaltigen Zukunft zu unternehmen. Sie brauchen die Unterstützung und Anleitung durch die Regulierungsbehörden. Agile politische Entscheidungsträger mit staatlicher Unterstützung sind das Gebot der Stunde, denn die Umweltuhr tickt jeden Tag. Diese Liste ist keineswegs erschöpfend, und die Anwendung von KI zur Verbesserung unserer Umwelt ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. In einem Artikel zum Thema "Wie kann KI der Umwelt helfen?" geht das Magazin Nature davon aus, dass KI dazu beitragen könnte, 79 % der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen.
