Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit

Eines der Hauptprobleme der Menschheit, wenn nicht sogar das wichtigste, sind die Auswirkungen, die unsere eigene Aktivität auf dem Planeten hinterlässt, und die bereits feststehenden Folgen, die sie hat und haben wird, wenn wir die kontinuierliche Aggression gegen unsere Ökosysteme nicht stoppen. Da wir jeden Tag mehr und mehr konstante und besorgniserregende Informationen über die Wirkung von schmelzendem Eis und Wüstenbildung erhalten, beides eine Folge der Beschleunigung der globalen Erwärmung, steigt die Nachfrage nach mehr Nachhaltigkeit immer mehr.

Die schlechten Nachrichten, die jede veröffentlichte Studie offenbart, haben das Bewusstsein für Nachhaltigkeit geweckt. Darum müssen ernste Maßnahmen getroffen werden, um der Verpflichtungen nachzukommen die Geschwindigkeit der zugefügten Schäden zu verlangsamen, die wir täglich auf unserem Planeten verursachen. Die Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) schätzt, dass die Temperatur in den kommenden Jahrzehnten zwischen 1,5 und 4 Grad steigen wird. Angesichts dieser Realität hat sich die Europäische Union für 2030 unter anderem das Ziel gesetzt, einen Anteil von 32 % an erneuerbaren Energien zu erreichen und die Energieeffizienz um 32,5 % zu verbessern.

In diesem Zusammenhang gibt es bereits viele Stimmen, die Big Data und künstliche Intelligenz als Schlüssel in den Optimierungsprozessen von Energieeffizienz, Produktion und Logistik bezeichnen, die für die Reduzierung von Treibhausgasemissionen (THG) unerlässlich sind. Aber warum? Fortgeschrittene Analytik und Algorithmen ermöglichen es uns, große, bisher ungenutzte Datenmengen zu verarbeiten, auf deren Basis wir in Echtzeit verschiedene Aktivitäten, in diesem Fall industrielle Aktivitäten, überwachen und Vorhersagemodelle entwickeln können, mit denen sich höhere Effizienz und ein geringerer Ressourcenverbrauch erzielen lassen.

Nachhaltigkeit: Bedarfsprognose gegen Treibhausgase

Systeme wie die Nachfrageprognose, um ein konkretes Beispiel zu nennen, ermöglichen es, Absatzmengen abzuschätzen, mit denen die Produktion an den realen Verbrauchsbedarf angepasst werden kann. Was verkauft werden soll, wird hergestellt und was verbraucht werden soll, wird gekauft, wodurch die Produktionssysteme in der Kette rationalisiert werden.

Aber das ist noch nicht alles. Abgesehen von der Erzeugung des Produkts selbst und basierend auf den gewonnenen Informationen ist es möglich, den Transport zu optimieren. Die Datenanalyse gibt uns eine Möglichkeit, ein effizientes Flottenmanagement durchzuführen, welches das Beste aus jeder Vertriebseinheit und jeder Route macht; der Energieverbrauch wird in der gesamten Lieferkette minimiert; es werden nur die notwendigen Rohstoffe gekauft… und eine lange Liste von Maßnahmen, die sich nicht nur direkt auf die Rentabilität von Unternehmen auswirken, sondern auch auf den Verbrauch von Ressourcen und Energie, was die Reduzierung von Treibhausgasen begünstigt.

Aber nicht nur in der Industrie und im Transportwesen, sondern auch bei der Optimierung von landwirtschaftlichen Prozessen, der Reduzierung von Emissionen und der Einsparung von Wasser. Ebenso bei der Suche nach effizienteren Materialien für die Bauprozesse von Gebäuden, die ebenfalls immer effizienter werden; bei der Rationalisierung der letzten Meile; bei der Förderung nachhaltiger privater Mobilität … und dies sind nur einige Beispiele, die in den kommenden Jahren exponentiell wachsen werden, in dem Tempo, in dem die Implementierung von Künstlicher Intelligenz in verschiedenen Tätigkeitsbereichen erfolgt und für mehr Nachhaltigkeit sorgt.