Arbeitskreis KI und Nachhaltigkeit
Die Umweltinformatik betrachtet in der Regel sehr komplexe Prozesse in Systemen, deren Verhalten nicht vollständig bekannt ist, sodass nur approximativ oder vereinfachend modelliert, simuliert oder vorhergesagt werden kann und bei deren Beobachtung häufig relevante Größen unbekannt sind oder nur geschätzt werden können. Zusätzlich müssen bei der ökologischen Betrachtung eines Systems noch weitere komplexe Systeme berücksichtigt werden (wie z.B. Wetter und Klima, nach- oder vorgelagerte Produktionsprozesse), die direkte und indirekte Einflüsse auf den Untersuchungsgegenstand ausüben. Entscheidungen in Anwendungsfällen (wie z.B. Planungsverfahren, Entscheidungsfindung, Notfallmanagement, Politikgestaltung) sind in der Regel schwierige Abwägungen und erfordern Fach- und Erfahrungswissen. KI ermöglicht eine umfangreichere Analyse von Umweltprozessen und damit verbunden häufig auch eine realistischere Modellbildung. Dies wiederum trägt dazu bei, unbekannte Zusammenhänge zu erkennen, um möglichst viele Optimierungspotenziale aufzudecken. Die enormen Potenziale im Bereich der Verarbeitung riesiger Datenmengen und der Fähigkeit „zu lernen“ erfordern jedoch für ihre Berechnungen ein Vielfaches der Energie als konventionelle Softwaresysteme. Beim Einsatz von KI im Umweltschutz müssen daher auch Methodiken für ressourcenfreundliche KI-Anwendungen adressiert werden.
Der Arbeitskreis „KI und Nachhaltigkeit“ versteht sich als Schnittstelle zwischen der Identifikation weiterer Potenziale der KI und des maschinellen Lernens für die Bereiche der Umweltinformatik und Erschließung neuer Anwendungsfelder. Im Rahmen von Fachtagungen und Workshops fördert der AK KIN den Wissenstransfer von KI-bezogenen Nachhaltigkeitsthemen zwischen Wissenschaft, Unternehmen und Behörden. Der AK KIN behandelt unter anderem folgende Themen:
Energieoptimierung und CO2-Reduktion
Analyse von heterogenen Umweltdaten
Ressourcenoptimierte Produktion
Intelligente Mülltrennung und -beseitigung
Optimierung der Kreislaufwirtschaft
Entwicklung intelligenter Mobilitätsdienste
Optimierung von Stromnetzen
Ressourceneffizienz in der Agrarwirtschaft
Ressourceneffiziente KI-Anwendungen
Sprecher und Kontakt:
Prof. Dr. Grit Behrens (Hochschule Bielfeld)
Dr. Martina Willenbacher (HTW Berlin)