Im vergangenen Jahrzehnt war keine Diskussion \u00fcber neue Technologietrends vollst\u00e4ndig, ohne die k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zu erw\u00e4hnen. Sie ist mittlerweile zu einer Mainstream-Technologie geworden, die alle Aspekte unseres Lebens ber\u00fchrt \u2013 Arbeit, Pendeln, Unterhaltung, Einkaufen, Reisen und vieles mehr. Technologie und Umwelt werden in der Nachhaltigkeitsdebatte oft als gegens\u00e4tzliche Seiten dargestellt. In diesem Artikel bieten wir eine andere Perspektive und untersuchen, wie Big Data in der Umweltwissenschaft eingesetzt wird.<\/p>\n
Der Klimawandel ist hier und jetzt. Den St\u00e4dten 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 sp\u00fcren bekommt, und die letzte Generation, die noch Zeit hat, etwas dagegen zu unternehmen. Die Milliarden intelligenter Ger\u00e4te, die schnellsten Autos, die hochentwickelten Weltraummissionen, die Miniaturroboter, die unsere Adern reinigen, und die astronomischen Marktkapitalisierungen der Technologiegiganten w\u00fcrden wenig n\u00fctzen, wenn es keine Menschen g\u00e4be, die von ihren Vorteilen profitieren. Hier sind einige M\u00f6glichkeiten, wie uns KI helfen kann, eine bessere, nachhaltige Zukunft aufzubauen.<\/p>\n
Dies ist wohl der gr\u00f6\u00dfte und umfassendste Anwendungsfall f\u00fcr die Nutzung der Datenwissenschaft zum Schutz der Umwelt. Wenn wir maschinelles Lernen effektiv f\u00fcr mehr Nachhaltigkeit einsetzen, k\u00f6nnen wir St\u00e4dte mit gr\u00fcnen Geb\u00e4uden haben, die recyceltes Wasser f\u00fcr den Au\u00dfenbereich verwenden, einen minimalen CO2-Fu\u00dfabdruck 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.<\/p>\n
Data Science und Umwelt scheinen auf den ersten Blick nichts miteinander zu tun zu haben. Ein genauerer Blick auf beide Konzepte er\u00f6ffnet jedoch unbegrenzte M\u00f6glichkeiten in Bezug auf Nachhaltigkeit und Abfallmanagement. Die Weltbank sch\u00e4tzt, dass wir j\u00e4hrlich 2,01 Milliarden Tonnen festen Hausm\u00fcll erzeugen, von denen mindestens 331 Milliarden Tonnen die Umwelt sch\u00e4digen. Die M\u00fclltrennung ist ein gro\u00dfer Engpass beim Recycling und ein gro\u00dfer Teil davon erfolgt manuell. KI, maschinelles Lernen und Data Science k\u00f6nnen genutzt werden, um Abfallkategorien durch das Lesen von Bildern und Gewichtsdaten vorherzusagen. Dies kann unsere M\u00fclltrennungsprozesse sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Genauigkeit verbessern. Da selbstlernende Systeme mehr Daten verbrauchen, werden sie intelligenter und k\u00f6nnen zuk\u00fcnftige Trends genauer einsch\u00e4tzen.<\/p>\n
Der Personen- und G\u00fcterverkehr tr\u00e4gt in erster Linie durch Emissionen und L\u00e4rm zur Umweltverschmutzung bei. KI-basierte intelligente Verkehrsmanagementsysteme k\u00f6nnen bei der Steuerung von Ampeln helfen, indem sie vergangene Daten analysieren und die Ampelzeiten entsprechend einstellen. Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen k\u00f6nnen Kamerabilder lesen und Verkehrsverst\u00f6\u00dfe, Geschwindigkeits\u00fcberschreitungen, Fahren ohne Helm, das Blockieren freier Linksabbieger, Fahren auf der falschen Seite, Spurverst\u00f6\u00dfe usw. erkennen. Dies sind einige der vielen Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr den Einsatz von maschinellem Lernen f\u00fcr Nachhaltigkeit.<\/p>\n
Angesichts der st\u00e4ndig wachsenden Weltbev\u00f6lkerung 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 H\u00e4lfte aller weltweit produzierten Obst- und Gem\u00fcsesorten verschwendet wird. Allein in Industriel\u00e4ndern wie den USA werden 301 TP3T aller produzierten Lebensmittel (im Wert von 48,3 Milliarden US-Dollar) weggeworfen. Der Schaden wird noch gr\u00f6\u00dfer, wenn wir die entsprechende Verschwendung der f\u00fcr die Produktion verwendeten Ressourcen ber\u00fccksichtigen \u2013 Wasser, Boden, Arbeit, Strom, Transport, Energie usw. KI und Datenwissenschaft sind leistungsstarke Werkzeuge, um diese Verschwendung zu minimieren, sobald wir lernen, wie Big Data<\/p>\n
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:<\/p>\n
Wir verf\u00fcgen \u00fcber eine Menge verstreuter, unformatierter und heterogener Daten. In einer idealen Welt m\u00fcssen unsere Systeme die Daten an der Quelle bereinigen und in ein universelles Format einspeisen, das sich leicht verarbeiten, analysieren, pr\u00e4sentieren, kommunizieren und integrieren l\u00e4sst. Wenn wir m\u00f6chten, dass die Datenwissenschaft der Umwelt hilft, m\u00fcssen wir unsere Datenstrategie neu ausrichten, um ein homogenes \u00d6kosystem zu entwickeln, in dem alle Teilnehmer auf das gemeinsame Ziel hinarbeiten.<\/p>\n
Um den Traum von Nachhaltigkeit zu verwirklichen, m\u00fcssen staatliche Stellen und private Akteure zusammenarbeiten. Dies erfordert Fachwissen, Ressourcen, Engagement und Koordination entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette. Angesichts der Gr\u00f6\u00dfe unserer St\u00e4dte ist dies eine gro\u00dfe Herausforderung, die durch Bildung und F\u00fchrungsaufsicht gel\u00f6st werden kann.<\/p>\n
Umweltorientierte Start-ups und private Akteure auf der ganzen Welt entwickeln L\u00f6sungen, die uns erste Schritte in Richtung einer gr\u00fcnen, sauberen und nachhaltigen Zukunft erm\u00f6glichen. Sie ben\u00f6tigen die Zustimmung und F\u00fchrung der Regulierungsbeh\u00f6rden. Agile politische Entscheidungstr\u00e4ger mit staatlicher Unterst\u00fctzung sind das Gebot der Stunde, denn die Umweltuhr tickt jeden Tag. Diese Liste ist keineswegs vollst\u00e4ndig und die Anwendung von KI zur Verbesserung unserer Umwelt ist nur durch unsere Vorstellungskraft begrenzt. In einem Artikel, der sich mit der Frage besch\u00e4ftigt, wie KI der Umwelt hilft, geht das Magazin Nature davon aus, dass KI dazu beitragen k\u00f6nnte, 79% der Ziele f\u00fcr nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
In the decade gone by, no discussion on emerging technology trends has been complete without the mention of Artificial Intelligence (AI). It has now become a mainstream technology, touching all aspects of our lives \u2013 work, commute, entertainment, shopping, travel, and much more. Technology and environment are often projected on the opposite sides of the […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12190,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[8],"class_list":["post-12189","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","blog_category-ai"],"acf":[],"yoast_head":"\n