Schade auch Cap Gemini Research legt Studie zum Potenzial von KI für den Klimaschutz vor

Redakteur: Ulrike Ostler

Eigentlich könnten Unternehmen mithilfe Künstlicher Intelligenz ihre Treibhausgasemissionen erheblich senken. Das ist eine Erkenntnis einer aktuellen Nachhaltigkeitsstudie. Doch nur 13 Prozent setzen KI strategisch ein und 38 Prozent haben aufgrund der Auswirkungen von COVID-19 Investitionen in Klimaschutzmaßnahmen zurückgestellt.

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Durchschnittliche Treibhausgas-Emissionsreduzierung durch KI-aktivierte Anwendungsfälle in den letzten zwei Jahren - je Sektor im Basisjahr 2017. July-August 2020, N = 190 Organisationen, die in der Lage waren, AI-Projekte für den Klimaschutz ganz oder teilweise zu verwirklichen. Andere umfassen die Prozessindustrie (Zement, Papier, Petrochemie, Papier) und diskrete Industrien (Elektro- und Elektronikindustrie, Luft- und Eisenbahnausrüstung)
Durchschnittliche Treibhausgas-Emissionsreduzierung durch KI-aktivierte Anwendungsfälle in den letzten zwei Jahren - je Sektor im Basisjahr 2017. July-August 2020, N = 190 Organisationen, die in der Lage waren, AI-Projekte für den Klimaschutz ganz oder teilweise zu verwirklichen. Andere umfassen die Prozessindustrie (Zement, Papier, Petrochemie, Papier) und diskrete Industrien (Elektro- und Elektronikindustrie, Luft- und Eisenbahnausrüstung)
(Bild: Cap Gemini Research)

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Unternehmen dabei zu helfen, bis zu 45 Prozent ihres Klimaschutzziels nach dem Pariser Klima-Abkommen zu erreichen. Dies geht aus der Studie des Capgemini Research Institute mit dem Titel „Climate AI: How artificial intelligence can power your climate action strategy“ hervor, die in Zusammenarbeit mit dem renommierten Frankfurter Nachhaltigkeits-Start-up Right. Based on Science erhoben wurde. Befragt wurden 800 Nachhaltigkeits- und Technologiemanager aus 400 Unternehmen der Automobilbranche, der Fertigungsindustrie, der Energie- und Versorgungswirtschaft, der Konsumgüterindustrie und des Einzelhandels.

Laut Studie bietet KI viele Einsatzmöglichkeiten für den Klimaschutz, doch ihre Integration in bestehende Geschäftsmodelle sowie Produkte und Services erweist sich als schwer realisierbar. Nur 13 Prozent der Unternehmen verknüpfen KI-Ressourcen erfolgreich mit ihrer Klimavision.

Kiri Trier, Expertin für Nachhaltigkeit, Innovation und Strategie bei Capgemini Invent, formuliert: „Künstliche Intelligenz kann einen beachtlichen Beitrag zur Eindämmung des Klimawandels leisten. Allerdings wissen erst wenige Unternehmen, wie sie dieses Klimaschutz-Potenzial optimal abrufen.“ Sie fordert: „Sie brauchen daher nicht nur eine Nachhaltigkeitsstrategie, die Daten und KI einbezieht, sondern müssen auch ihre Kompetenzen im Umgang mit Daten, KI und nachhaltigen Design-Prinzipien ausbauen. Erst dann können sie mit dieser Technologie den größtmöglichen, dringend benötigten Effekt erzielen.“

Erreichtes und das Potenzial

Die Voraussetzungen sind nicht schlecht: Immerhin haben sich zwei Drittel (67 Prozent) der Unternehmen langfristige Ziele zur Eindämmung des Klimawandels gesetzt. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (53 Prozent) gehen bereits über Pilotprojekte oder Proofs of Concepts hinaus. Die KI-Anwendungsfälle umfassen Energie-Effizienzsteigerungen, die Verringerung der Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen und die Prozessoptimierung zur Produktivitätssteigerung.

Fast die Hälfte (48 Prozent) der Befragten nutzt KI für den Klimaschutz. Dadurch konnten sie seit 2017 die Treibhausgasemissionen um 12,9 Prozent senken, die Energie-Effizienz um 10,9 Prozent erhöhen und das Abfallaufkommen um 11,7 Prozent reduzieren.

Durchschnittlich erwarteter Nutzen aus dem Einsatz von KI-aktivierten Anwendungsfällen Klimaschutz in den nächsten drei bis fünf Jahren
Durchschnittlich erwarteter Nutzen aus dem Einsatz von KI-aktivierten Anwendungsfällen Klimaschutz in den nächsten drei bis fünf Jahren
(Bild: Cap Gemini Research)

Doch die potenziellen Effekte von KI sind noch beachtlicher. Unternehmen können erwarten, ihre Treibhausgasemissionen in den nächsten drei bis fünf Jahren durch KI-basierte Klimaschutzmaßnahmen um durchschnittlich 16 Prozent zu reduzieren. Für die fünf untersuchten Branchen zeigt die Studie, dass KI-gestützte Anwendungen bis zum Jahr 2030 bis zu 45 Prozent der Anforderungen des Pariser Klima-Abkommens erbringen können. Das größte Optimierungspotenzial durch KI – von bis zu 45 Prozent des Emissionsreduktionsziels – weist der Einzelhandel auf; der Großhandel kann mit 11 Prozent rechnen.

Durchschnittliche zukünftige Emissionsreduktion in einzelnen KI-fähigen Fällen für die nächsten drei bis fünf Jahre (Basisjahr 2019)
Durchschnittliche zukünftige Emissionsreduktion in einzelnen KI-fähigen Fällen für die nächsten drei bis fünf Jahre (Basisjahr 2019)
(Bild: Cap Gemini Research)

Hürden für einen erfolgreichen Einsatz von KI

Dass der KI-Einsatz sich dennoch nicht weiter verbreitet hat, könnte laut Studie an folgenden Faktoren liegen:

  • Mehr als acht von zehn Unternehmen geben weniger als 5 Prozent ihrer Klimaschutzinvestitionen für KI und Datenerhebung aus.
  • Bei gut der Hälfte der Organisationen (54 Prozent) verfügen weniger als 5 Prozent der Mitarbeiter über die nötigen Fähigkeiten, um daten- und KI-orientierte Rollen zu übernehmen.
  • Mehr als ein Drittel (37 Prozent) der Nachhaltigkeitsverantwortlichen haben ihre Klimaziele angesichts von COVID-19 abgeschwächt, am stärksten in der Energie- und Versorgungsindustrie. 38 Prozent aller Organisationen haben Investitionen in Klimaschutzmaßnahmen zurückgestellt.
  • 84 Prozent der Führungskräfte würden ihren CO2-Fußabdruck lieber kompensieren oder ausgleichen, als technologische Lösungen einzusetzen, um ihn langfristig zu verringern. Letzteres streben lediglich 16 Prozent an. Der Studie zufolge müssen Unternehmen aber in KI- und Data-Science-Teams investieren, um KI optimal für mehr Nachhaltigkeit einsetzen zu können.

Europäische Unternehmen führend bei Klima-KI

Wie gesagt: 13 Prozent der Unternehmen haben ihre Klimavision und -strategie mit ihren KI-Ressourcen abgestimmt. Zwei Fünftel dieser Klima-KI-Champions kommen aus Europa, die übrigen vorwiegend aus Amerika und dem asiatisch-pazifischen Raum. Klima-KI-Champions kommen den Vereinbarungen des Pariser Klima-Abkommens bereits näher als ihre Wettbewerber – sowohl bei den „Scope-1“- als auch bei den „Scope-2“-Emissionen. Zudem haben sie bei der Anwendung von KI zur Reduzierung direkter Emissionen erhebliche Fortschritte erzielt.

Die Zahlen stammen vom Juli und August 2020, N = 400 - nach dem Index von Right.based on Science: Die Gradangaben stellen nach dem DGX die Werte dar, bis zu der Organisationen ihre Temperatur senken müssen, um die Pariser Vereinbarung zu erfüllen. „Scope 1“ berücksichtigt Emissionen, die aus internen Emissionen stammen, und „Scope 2“ Emissionen, die aus dem Stromverbrauch von lokalen Netzen und Versorgungsunternehmen stammen.
Die Zahlen stammen vom Juli und August 2020, N = 400 - nach dem Index von Right.based on Science: Die Gradangaben stellen nach dem DGX die Werte dar, bis zu der Organisationen ihre Temperatur senken müssen, um die Pariser Vereinbarung zu erfüllen. „Scope 1“ berücksichtigt Emissionen, die aus internen Emissionen stammen, und „Scope 2“ Emissionen, die aus dem Stromverbrauch von lokalen Netzen und Versorgungsunternehmen stammen.
(Bild: Cap Gemini Reserach)

KI verursacht auch Emissionen

Durch die Analyse von mehr als 70 KI-Anwendungsfällen zum Klimaschutz identifizierte Capgemini die zehn Anwendungen mit der größten Wirkung. Dazu zählen Energieverbrauchs- und optimierungsplattformen, Algorithmen zur Ausfallprognose sowie automatischen Erkennung von Störungen und Leckagen in Industrieanlagen, ohne den Betrieb zu unterbrechen.

Trotz der technologischen Fortschritte können KI-Systeme und -Lösungen selbst viel Strom verbrauchen und beträchtliche Mengen klimawirksamer CO2-Emission erzeugen. Vor dem Einsatz von KI-Anwendungen müssen Unternehmen daher die Umweltauswirkungen sorgfältig ermitteln, Bewusstsein schaffen und mit nachhaltigen Design-Prinzipien bei der Anwendungsentwicklung sicherstellen, dass die Vorteile ihrer KI-Einsätze die „Kosten“ der Emissionen überwiegen.

Die geschätzten Kosten für ein Modelltraining
Datum der Originalveröffentlichung
Energiebedarf (kWh) CO2-Bilanz (CO2e- Angaben in Pfund) Cloud -Compute-Kosten
(Angaben in Dollar)
Transformer (65M Parameter) Juni 2017 27 26 41 - 140
Transformer (213M Parameter) Juni 2017 201 192 289 -         981
ELMo Februar 2018 275 262 433 - 1.472
BERT (110M Parameter) Oktober 2018 1.507 1.438 3.751 - 12.571
Transformer (213M Parameter) w/ neural architecture search Januar 2019 656.347 626.155 942.973 - 3.201.722
GPT-2 Februar 2019 - - 12.902  -      43.008

Quelle: Source: Strubell et al. in der "MIT Technology Review"

Berühmt ist das Beispiel der aus der Veröffentlichung von Emma Strubell, Ananya Ganesh, Andrew McCallum „Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP“. Sie veröffentlichten eine Ökobilanz für die Ausbildung mehrerer gängiger großer KI-Modelle für das Training im Natural Language Processing (NLP) und fanden heraus, dass das Verfahren dem Ausstoß von mehr als 313.000 Kilo Kohlendioxid entsprechen kann. Das ist fast das Fünffache der Lebensdaueremissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos - und das schließe die Herstellung des Autos selbst ein.

Ergänzendes zum Thema
Die Macher und die Methodik der Studie

Capgemini hat 800 Führungskräfte aus 400 Unternehmen befragt – pro Unternehmen je einen Manager für Nachhaltigkeit und Technologie beziehungsweise Business. Neben der Befragung von Führungskräften interviewte das Beratungsunternehmen 300 Experten – Mitarbeiter von Regulierungsstellen, Akademiker und KI-Fachexperten. Capgemini ergänzte die Umfragen durch Tiefeninterviews mit mehr als 40 Nachhaltigkeits , Geschäfts-, Technologie- und KI-Experten sowie Start-ups, Think Tanks und Wissenschaftlern, die auf dem Gebiet der KI und/oder des Klimawandels arbeiten.

Wie stark Reduzierungen von Treibhausgasemissionen durch KI dazu beitragen, die Klimabilanz von Organisationen auf ein globales Erwärmungsniveau von unter 2°C zu begrenzen, ermittelt Capgemini mit dem X-Degree Compatibility (XDC)-Modell, das von Right. Based on Science entwickelt wurde.

Diese Methode, die auch der UN-Klimarat verwendet, stellt als einzige ein umfassendes Klimamodell zur Verfügung. Sie ist wissenschaftlich fundiert, peer-reviewed, zukunftsorientiert, kompatibel mit der Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD), auf den Green Deal der EU abgestimmt, transparent und Open Source (derzeit für die Wissenschaft; ab 2021 vollständig Open Source).

Das Capgemini Research Institute

Das Capgemini Research Institute ist Capgeminis hauseigener Think-Tank in digitalen Angelegenheiten. Das Institut veröffentlicht Forschungsarbeiten über den Einfluss digitaler Technologien auf große Unternehmen. Das Team greift dabei auf das weltweite Netzwerk von Capgemini-Experten zurück und arbeitet eng mit akademischen und technischen Partnern zusammen. Das Institut hat Forschungszentren in Indien, Singapur, Großbritannien, und den USA.

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