Digitaler Zwilling
Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts oder Systems, das zur Überwachung und Analyse von Verhalten verwendet wird. Im Kontext der Nachhaltigkeit können digitale Zwillinge verwendet werden, um den Energie- und Ressourcenverbrauch zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. KI spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle: Für möglichst genaue «Digital Twins» werden riesige Datenmengen benötigt und umgerechnet. Mit Hilfe von KI können kleine Anpassungen in Sekundenschnelle vorgenommen und neue Modelle entwickelt werden.
Energieeffizienz
Bei der Energieeffizienz dürfte KI eine wachsende Rolle einnehmen: Von der Optimierung des Energieverbrauchs, der Vorhersage des Energieverbrauchs und der Identifizierung von Bereichen für Energieeinsparungen. Beispielsweise können Algorithmen verwendet werden, um Daten von Sensoren und anderen Quellen zu analysieren, um Muster des Energieverbrauchs zu identifizieren und Bereiche für Verbesserungen vorzuschlagen.
Energiespeicherung
Mit der Zunahme von batteriebetriebenen Endgeräten und dem E-Verkehr wächst auch die Abhängigkeit von Energiespeichern – zum Beispiel Batterien. KI kann genau diese Batterien und andere Energiespeichertechnologien optimieren, in dem sie den Energiebedarf vorhersagt, das Angebot dementsprechend anpasst und nach Bedarf Energie speichern oder abgeben kann.
Erneuerbare Energie
Energie aus natürlichen Ressourcen, die im Laufe der Zeit wieder aufgefüllt werden können, wie Wind-, Sonnen- und Wasserkraft, bieten die grösste Spielwiese für KI: Von Automatisierung, der Nutzungsoptimierung erneuerbarer Energiequellen über Effizienzfragen bis zur Kostenreduktion und Energiemanagements.
Ethische KI / Nachhaltige KI
KI, die umweltverträglich, sozial verantwortlich und ethisch einwandfrei entwickelt, eingesetzt und genutzt wird. Dabei geht es darum, den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen zu betrachten, von der Gewinnung der Rohstoffe bis zur Entsorgung von Elektroschrott. Dazu werden Massnahmen ergriffen, um die Umweltauswirkungen in jeder Phase zu minimieren. Nachhaltige KI umfasst auch ethische Überlegungen, zum Beispiel dass KI-Systeme nicht voreingenommen oder diskriminierend sind und dass sie die Privatsphäre und Menschenrechte des Einzelnen respektieren.
Governance
Nachhaltigkeitsziele in Unternehmen werden immer wichtiger. KI hat nicht nur das Potenzial, die Umsetzung dieser Ziele zu unterstützen und zu überwachen. Auch bei der Entwicklung nachhaltiger Lieferketten, dem Energiemanagement und der Entwicklung neuer, nachhaltiger Produkte wird KI zukünftig eine grössere Rolle spielen.
Grüne KI
KI-Technologien, die darauf ausgelegt sind, Nachhaltigkeit zu fördern und CO2-Emissionen zu reduzieren. Führend sind hier grosse Tech-Konzerne, die sich Marktvorteile versprechen. Teslas Opticaster, IBM Watsons Wind- und Solarenergievorhersagen oder CarbonCleans Carbon Capture-Technologie sind nur einige Beispiele.
Green Computing
Beim Green Computing geht es darum, den Lebenszyklus von Computer, Server und zugehörige Subsysteme wie Monitore und Drucker energieeffizient und umweltverträglich zu gestalten. KI hilft da auf unterschiedliche Weise: Ein Beispiel ist der Einsatz von Algorithmen für zur Optimierung des Energieverbrauchs in Rechenzentren, wodurch der Energieverbrauch gesenkt wird. Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von KI zur Optimierung des Designs und der Herstellung von Computerkomponenten und -geräten, was zu nachhaltigeren Produkten mit geringerem Energiebedarf führt.
Internet der Dinge (IoT) / Artificial Intelligence of Things (AIoT)
Beim IoT handelt es sich um ein System, das Netzwerke dazu gebraucht, physische «Dinge» (Computergeräte sowie mechanische und digitale Maschinen) intelligent miteinander zu verbinden. Die Basis dafür sind gesammelte Daten und deren Interpretation. Letzten Endes funktioniert das Internet der Dinge, ohne dass eine Mensch-zu-Mensch- oder Mensch-zu-Computer-Interaktion erforderlich ist. Ein Ding im IoT kann ein Herzmonitorimplantat sein, ein Elektroauto, ein Toaster, Google Alexa oder jedes andere Objekt, dem eine Internetprotokolladresse zugewiesen und Daten über ein Netzwerk übertragen werden kann. Die Künstliche Intelligenz der Dinge (AIoT) hilft nun, die IoT-Infrastruktur zu optimieren, insbesondere durch eine immense Kapazität, Daten zu analysieren und somit Prozesse zu verbessern.