16.02.2023

KI und Klimaforschung: IBM und NASA kündigen Kooperation an

Wie werden sich Hitzewellen auf Ernteerträge auswirken oder welche Auswirkungen haben Waldbrände auf die Luftqualität? Diese und weitere Fragen sollen in Zukunft durch künstliche Intelligenz und eine Zusammenarbeit der NASA und IBM einfacher beantwortet werden können.
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(c) Adobestock/dizamel

1972 erhielt die Menschheit einen Einblick, der sonst nur Astronaut:innen vorbehalten war. Damals entstand das erste detaillierte Foto der Erde aus dem Weltall. Bekannt ist es unter dem Namen “Blue Marble”, und aufgenommen wurde es von Astronauten der NASA. „Wir sind so weit gereist, um den Mond zu erforschen, und das Wichtigste ist, dass wir die Erde entdeckt haben“, sagte damals der Astronaut William Anders.

Kooperation für die Klimaforschung

Heute gibt es weit mehr Aufnahmen des Planeten. Mit Stand Dezember 2022 befinden sich laut European Space Agency insgesamt 9800 Satelliten im All. Um diese Datenmengen für die Klimaforschung zu nutzen, braucht es Analysen. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei eine wichtige Rolle spielen. Laut Harald Rieder, Klimaforscher an der Universität für Bodenkultur, spielt KI in der Klimaforschung zunehmend eine Rolle. Im momentanen Forschungsbetrieb seien KI-Methoden aber nur eine von vielen Analysetechniken und unterschiedlich weit verbreitet. Eine breitere Anwendung von KI sei aber absehbar.

Anfang Februar gaben IBM und die NASA bekannt, im Bereich der Klimaforschung zusammenzuarbeiten. Im Rahmen der gemeinsamen Arbeit wird die KI-Grundlagen-Modell-Technologie zum ersten Mal auf die Satellitendaten der NASA angewandt, was eine Reihe von neuen Projekten ermöglichen und die Klimaforschung voranbringen soll. Die Zusammenarbeit sei wichtig, denn laut NASA könne der Aufbau dieser Modelle nicht von kleinen Teams bewältigt werden. Man brauche dafür verschiedene Perspektiven, Fähigkeiten und Ressourcen.

“Generell ist es zu begrüßen, wenn Forschungseinrichtungen und der Privatsektor kooperieren, um Methodiken und Anwendungsfelder weiterzuentwickeln. Wichtig ist, dass die erzielten Ergebnisse und Erkenntnisse auch breit verfügbar gemacht werden. Sollte aus solchen Bestrebungen allerdings eine Monopolstellung erwachsen, wäre dies kritisch zu sehen“, erklärt Rieder.

Grundlagen Modelle in der Klimaforschung

Die Berge an Daten und die zunehmende Komplexität von KI stellen Forscher:innen vor Herausforderungen. NASA Wissenschafter:innen gaben an, bisher für jeden Datensatz ein neues Modell erstellen zu müssen. Das sei jetzt anders: Da IBM Grundlagen-Modelle für die Anwendung von maschinellem Lernen nutzt. Grundlagen-Modelle finden in großen Datenbergen, auch ohne Anweisung, die zugrunde liegende Struktur.

Ein weiteres Problem war bisher ein Mangel an Trainingsdaten. Zum Beispiel mussten Bäume oder Pflanzen auf Satellitendaten vorab von Expert:innen identifiziert und bestimmt werden, bevor die künstliche Intelligenz davon lernen konnte. Grundlagen-Modelle können aber auch Rohdaten nutzen, wodurch Zeit eingespart wird. Nach ausgiebigem Training kann die Technologie so auch völlig neue Fragen beantworten und Aufgaben lösen. Damit ist der Algorithmus vielfach einsetzbar.

Künstliche Intelligenz ermöglicht Umsetzung einer Vielfalt an Projekten

Geplant sind mehrere Projekte. Das IBM Geo-Intelligence Basismodell wird mit Rohdaten der NASA trainiert, die Landbedeckungs- und Landnutzungsänderungen aufzeichnen. Mit der Technologie von IBM können die Daten nicht nur sortiert, sondern auch analysiert und große Datensätze nach neuen Erkenntnissen durchsucht werden. Mögliche Einsatzgebiete sind die geographischen Auswirkungen von Naturkatastrophen, herauszufinden wo Wälder abgeholzt werden oder potentielle Lebensräume von Wildtieren zu identifizieren. Das Ziel sei, die Reaktion auf klimabezogene Probleme zu beschleunigen.

Ein weiteres angekündigtes Projekt, ähnelt technologisch ChatGPT. Konkret soll eine Art Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur entstehen. Im Gegensatz zu anderen Tools sollen die Antworten der künstlichen Intelligenz mit Zitaten und direkten Links zu den Forschungsarbeiten versehen werden. Wissenschafter:innen der NASA kündigten an, dass die Technologie bereits Mitte 2023 einsatzbereit sein könnte. Verfügbar sollen die Anwendungen nicht nur für Wissenschafter:innen sein, sondern auch für politische Entscheidungsträger:innen und die Öffentlichkeit. Des Weiteren wurde angekündigt, die Technologie auch für Wetter- und Klimavorhersagen zu nutzen.

Auch wenn künstliche Intelligenz zu Fortschritten in der Klimaforschung führen kann, ist die kritische Betrachtung der Technologie essentiell. “Wichtig ist im Kontext Klimaschutz aber auch festzuhalten, dass KI Methoden durch den Energieverbrauch durchaus einen hohen Carbon Footprint aufweisen und daher die Auswahl der KI Anwendungsfelder sehr gut ausgewählt werden muss”, so Rieder.

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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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