03.09.2021

Wie AI zum Erreichen der Sustainable Development Goals beitragen kann – oder auch nicht

Welchen Einfluss hat Artificial Intelligence (AI) auf die Sustainable Development Goals (SDSs) der Vereinten Nationen? Antworten darauf liefert Associate Professor Ricardo Vinuesa vom Royal Institute of Technology im Interview mit Brutkasten Earth.
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Ricardo Vinuesa
Ricardo Vinuesa | ASSOCIATE PROFESSOR, KTH ROYAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY, STOCKHOLM

Eine Studie vom Royal Institute of Technology in Stockholm hat sich 2020 zum Ziel gesetzt, die Effekte von AI auf die insgesamt 17 Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen zu untersuchen. Die Ausgangsthese: AI kann sowohl positiv zum Erreichen der SDGs beitragen, zeitgleich besteht aber die Gefahr einer Verstärkung des Digital Divides zwischen Industrie- und Entwicklungsländern. Brutkasten Earth hat mit Studienautor und Associate Professor Ricardo Vinuesa über die Ergebnisse der Studie gesprochen.

Welches Ziel verfolgt ihr in der Studie?

Ich arbeite bereits seit längerer Zeit mit High-Performance-Computing, Machine-Learning und AI. 2020 habe ich eine Studie in Nature Communications veröffentlicht, die zeigt, wie AI helfen kann, um die SDGs zu erreichen. Zugleich wollten wir aber untersuchen, ob es Bereiche gibt, in denen sich die AI auch negativ auswirken kann und sogar bestehende Ungleichheiten verschärft. Stichwort: Digital Divide. Dafür haben wir einen holistischen Ansatz gewählt, der sowohl gesellschaftliche als auch ökonomische Faktoren umfasst.

Welche Auswirkungen kann AI auf die SDGs haben?

Wenn wir uns das größere Bild ansehen, dann ermöglicht AI aktuell ganz neue Technologiezugänge, die vorher noch nicht möglich waren. Das kann man in erster Linie als einen positiven Effekt betrachten. Was wir aber auch sehen ist, dass Ungleichheiten durch den Einsatz von Technologie zunehmen. Der Grund ist simpel: Der Zugang zu Technologie ist weltweit nicht gleich verteilt und gleichzeitig werden Volkswirtschaften immer abhängiger von AI.

Kannst du konkrete SDG-Felder nennen, auf die sich AI positiv auswirkt?

Ein sehr großes Potential sehe ich beim SDG-Feld Nummer „3“, das die Gesundheit und das Wohlergehen umfasst. Aber auch im Umweltschutz können wir mit AI große Effekte erzielen. Durch das Sammeln und gezielte Auswerten von Informationen, können wir heute im Artenschutz Großartiges bewirken. Aber auch im Energiesektor gibt es zahlreiche Potentiale. Im SDG-Feld Nummer „1“ kann AI beispielsweise dazu eingesetzt werden, um mit AI-geschützten Satelliten-Bildern Armut in gewissen Regionen der Erde zu tracken.

Wo siehst du noch Probleme und wie hat sich der Digital Divide in den letzten zehn Jahren verändert?

Natürlich gibt es auch Nachteile. So ist das Knowledge, um AI-Modelle zu trainieren, ungleich verteilt. In den letzten zehn Jahren hat sich der Digital Divide in gewissen Regionen noch verschlimmert. Um dies zu ändern, bedarf es eines offenen Diskurses über Daten, der international geführt werden muss.

Die Coronakrise hat dies einmal mehr und deutlich gezeigt. In vielen Entwicklungsländer gab es keine Daten zur Coronakrise. Zudem gab es kaum Transparenz und nationalstaatliche Regularien, die einen Cross-Collaboration Ansatz erschwerten bzw. verunmöglichten.

Wie wird sich die Problematik rund um den Digital Divide künftig noch weiter verändern?

Ein positiver Effekt ist sicherlich, dass Universitäten und Forschungseinrichtungen heutzutage keine eigenen Rechenzentren mit Hochleistungscomputern mehr benötigen. Der Zugang zu dieser Rechenleistung erfolgt nämlich mittlerweile remote. Dennoch erfordert das Trainieren der AI ein gewisses Know-How, das allerdings global ungleich verteilt ist.

Am 9. und 10. September ist Studienautor Associate Professor Ricardo Vinuesa im Rahmen der Impact Days zu Gast in Wien. Dabei handelt es sich um ein jährliches Treffen von Fachleuten aus der Investment-Szene, die den Faktor „Impact“ zu einem grundlegenden Bestandteil im Finanzsektor machen wollen. Mehr Infos dazu findet ihr hier.

Tipp der Redaktion: What the new programm “validate.global” offers for startups

Ricardo Vinuesa beteiligt sich unter anderem auch am Programm „validate.global„, das INiTS, die Austrian Development Agency (ADA) und der Impact Hub Vienna als Programm für Startups ins Leben gerufen haben. Ziel ist es, innovative Projekte in den jeweiligen Zielländern der ADA zu stärken und grenzüberschreitende Kollaboration zu ermöglichen. Im Brutkasten-Talk sprechen die Projektbeteiligten über die Zielsetzung des Programms und den Stellenwert von Entrepreneurial Ecosystems am afrikanischen Kontinent.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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