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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✨ AI Kontextualisierung

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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40 Mitarbeiter:innen an fünf Standorten bzw. Tochtergesellschaften in Wien, Budapest, Dornbirn, München und Zürich; dazu Referenzkunden wie ABB, Andritz, EnBW, Lufthansa, Verbund, Hitachi Energy, ÖBB, Erste Stiftung und die Europäische Investitionsbank. Der in Vorarlberg gegründete Venture Builder V_Labs hat in den zehn Jahren seines Bestehens sein Konzept bewiesen. Er stand etwa auch bei der Ausgründung von MyFlexbox aus der Salzburg AG und dem folgenden Investment von 75 Millionen Euro im Hintergrund.

Strategie statt Experimente

Die Weiterentwicklung in der vergangenen Dekade war aber nicht nur quantitativer Natur, erzählt Managing Partner Lukas Meusburger gegenüber brutkasten: „Die ganze Szene hat sich seitdem massiv gewandelt. Es geht heute viel weniger ums Experimentieren. Die Initiativen kommen mittlerweile direkt aus der Unternehmensstrategie und sollen richtigen Impact erzielen.“

Was der Gründer sagt, spiegelt sich auch in einer kürzlich veröffentlichten Studie des Wiener Mitbewerbers whataventure wieder – brutkasten berichtete. Schon im Vorjahr hatte man dort an gleicher Stelle konstatiert, Venture Building sei „über die Experiment-Phase hinaus“. Durch aktuelle Budgetkürzungen fällt der Befund dieses Jahr noch schärfer aus: Die klare Kopplung von Corporate-Venturing-Aktivitäten an die Unternehmensstrategie sei mittlerweile Überlebenskriterium.

Extrinsischer Beitrag zu intrinsischen Zielen

V_Labs habe sich im Lichte dieser Entwicklungen bereits in den vergangenen mindestens fünf Jahren gewandelt, erzählt Meusburger. Und eines sei dabei klar geworden: Die Selbstdefinition als Labor, die sich im Namen V_Labs widerspiegelt, passt 2026 nicht mehr. Auch „Venture Builder“ reiche heute nicht mehr aus, sagt der Gründer. Nun wurde die neue Brand präsentiert: Trinsik tritt als „Business Creation Studio“ auf. „Wir zeigen damit, dass wir noch näher am Kerngeschäft sind“, so Meusburger.

Und warum Trinsik? Man wolle Partnern das notwendige extrinsische Element liefern, um ihre intrinsisch motivierten Innovationsbestrebungen zu erfüllen. „We help you build the bold ideas you can’t afford to leave on paper“, lautet der neue Slogan dazu. „Die Corporates, die es ernst meinen, scheuen nicht davor zurück, große Wetten einzugehen. Aber die Execution bleibt dabei die große Herausforderung“, sagt Meusburger. Das habe sich auch durch KI nicht geändert. „Man kann zwar schneller einen Prototypen bauen, aber die internationale Ausrollung und Skalierung braucht nach wie vor Erfahrung und Wissen.“

Auch dieser Befund deckt sich – nicht ganz überraschend – mit jenem von Mitbewerber whataventure. Dabei machen beide eine weitere Entwicklung im Corporate-Venturing-Bereich aus, die negativ gedeutet werden kann, ihnen aber dennoch in die Hände spielt: Zahlreiche interne Innovationsprogramme – auch bei großen Corporates – wurden in den vergangenen Jahren wieder gestrichen. Die Innovationsagenden wanderten dabei direkt in die Business-Units zurück. Das ändere aber nichts an einer Tatsache, ist Meusburger überzeugt: „Der Bedarf bei Corporates, sich strategisch weiterzuentwickeln, hat sich kein bisschen verändert.“ Und der Bedarf für externe Hilfe sei dabei größer denn je.

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