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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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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