Grüne Intelligenz

Der Klimaschutz stellt eine der größten Herausforderungen unserer Zeit dar und ist sogar als eigenes Ziel in den UN Sustainable Development Goals (SDG 13) verankert. Um die Erderwärmung zu begrenzen und Ökosysteme zu schützen, sind innovative Lösungen notwendig. KI kann hier als wirksames Werkzeug bei drängenden Umweltproblemen fungieren.

Schutz vor illegaler Abholzung

Illegale Abholzung hat gravierende ökologische und ökonomische Folgen, doch KI kann helfen, solche Eingriffe frühzeitig zu erkennen. Mithilfe von Machine-Learning (ML) kann illegaler Holzeinschlag in Echtzeit identifiziert werden. Convolutional Neural Networks (CNNs), Netzwerke aus dem Bereich des maschinellen Lernens, können für die Analyse der Tonaufnahmen verwendet werden, um verdächtige Geräusche im Zusammenhang mit illegalem Holzeinschlag zu erkennen. Störungen wie beispielsweise Kettensägen lassen sich über solarbetriebene akustische Sensoren erkennen und Warnungen können somit direkt an die Parkranger*innen gesendet werden.

KI in der Landwirtschaft 

Pflanzenkrankheiten können oftmals ganze Ernten vernichten mit teils verheerenden Folgen für die Ernährungssicherheit und landwirtschaftliche Betriebe. Die Erkennung solcher Krankheiten erfolgt meist manuell und wird häufig mit einem hohen Einsatz von Chemikalien, Insektiziden und Pestiziden bekämpft. KI bietet hier eine Alternative: ML und Bildverarbeitungstechniken können verwendet werden, um Krankheitszeichen auf Pflanzenblättern frühzeitig zu erkennen. Die Behandlung kann so gezielter und ressourcenschonender erfolgen.

Früherkennung von Waldbränden 

Unkontrollierte Brände, die sich rasch ausbreiten und insbesondere durch trockenes Wetter begünstigt werden, bezeichnet man als Waldbrände. Durch den Klimawandel treten sie häufiger auf – deshalb ist eine zuverlässige Erkennung wichtig. Hier kann KI helfen: Mittels Deep Learning können Feuer automatisch erkannt werden. Moderne Modelle sind in der Lage komplexe Muster zu erkennen und zwischen echten Bränden und Fehlalarmen zu unterscheiden. Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Systeme inzwischen die Fusion verschiedener Datenquellen, wie etwa Satellitenbilder, UAV-Aufnahmen (Drohnen) und Bodensensormessungen. Dieses Vorgehen erlaubt eine umfassende Einschätzung der aktuellen Waldbrandlage.

Verbesserte Wettervorhersagen 

Extremwetterereignisse können die Infrastruktur und damit die öffentliche Sicherheit erheblich gefährden – präzisere Vorhersagen sind daher von zentraler Bedeutung. Die Komplexität der Erdsystemmodelle und Unsicherheiten im Zusammenhang mit dem Klimawandel erschweren jedoch exakte Prognosen. KI kann hier helfen, indem sie mit leistungsfähigen Datenverarbeitungs- und Datenerfassungsfähigkeiten die Lücke zwischen digitalen Vorhersagemodellen und den realen Wetterereignissen verringert.  Durch die Auswertung großer Mengen historischer und aktueller Wetterdaten mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen lassen sich deutlich präzisere meteorologische Modelle erstellen.

KI und grüne Technologien: Zukunftstrends im Arbeitsmarkt 

KI- und Machine-Learning-Spezialist*innen sowie Berufe im grünen Bereich – etwa Environmental Engineers und Renewable-Energy Engineers – gehören zu den am schnellsten wachsenden Berufsfeldern. In den nächsten fünf Jahren (Stand 2025) wird der Klimaschutz im Energietechnologie- und Versorgungssektor voraussichtlich im Zentrum stehen. Unternehmen planen Investitionen in umweltfreundlichere Technologien für Energieerzeugung, -speicherung und -verteilung. Infolgedessen zählen Umweltingenieur*innen, Spezialist*innen für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sowie Ingenieur*innen für erneuerbare Energien zu den Berufsgruppen mit dem am stärksten prognostizierten Wachstum in diesem Sektor.

Quellen: 

Tech-Driven Forest Conservation: Combating Deforestation With Internet of Things, Artificial Intelligence, and Remote Sensing | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

AI for climate: freedom, justice, and other ethical and political challenges | AI and Ethics

Artificial intelligence-based solutions for climate change: a review | Environmental Chemistry Letters

https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/

https://www.ijraset.com/research-paper/wildfire-detection-review-of-emerging-technologies-and-methodologies?

Goal 13 | Department of Economic and Social Affairs