16.09.2021

Wie Microsoft bis 2030 CO2-negativ werden möchte und dabei mit Startups zusammenarbeitet

Microsoft hat sich das ambitionierte Ziel gesetzt bis 2030 CO2-negativ zu sein. Im Interview mit Brutkasten Earth spricht Jutta Grabenhofer, Sustainability Lead bei Microsoft Österreich, wie dies gelingen soll und welche Rolle dabei die Zusammenarbeit mit Startups spielt.
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Microsoft
Brutkasten Earth hat Jutta Grabenhofer, Sustainability Lead bei Microsoft Österreich, im Zuge des European Forum Alpbach zum Interview getroffen | (c) martin pacher / der brutkasten

Bis 2030 möchte Microsoft CO2-negativ sein und zu diesem Zeitpunkt somit mehr Kohlendioxid aus der Atmosphäre entfernen, als der Konzern verursacht. Zudem soll bis 2050 der gesamten Kohlenstoff aus der Atmosphäre beseitigt werden, den Microsoft seit seiner Gründung im Jahr 1975 entweder direkt oder durch seinen Stromverbrauch emittiert hat.

Damit dieses Ziel erreicht wird, hat sich Microsoft ein umfassendes Sustainability-Programm auferlegt – angefangen von Sustainable-Software-Principles bis hin zum Umstieg auf erneuerbare Energien. Zudem hat Microsoft Österreich anlässlich des diesjährigen „Earth Day“ ein eignes Greenbook vorgestellt, um Lösungsansätze im Zusammenspiel von Digitalisierung und Nachhaltigkeit zu beleuchten.

Jutta Grabenhofer, Sustainability Lead bei Microsoft Österreich, hat uns im Interview mehr über die Nachhaltigkeitsmaßnahmen erzählt und erläutert für die Brutkasten-Community, welche Rolle dabei die Zusammenarbeit mit Startups spielt.


Welches Ziel verfolgt ihr mit dem Microsoft Greenbook? 

Mit dem Microsoft Greenbook möchten wir eine Vielzahl an Stakeholdern aus den verschiedensten Bereichen, wie Wirtschaft, Wissenschaft und Politik, zusammenbringen und ihnen Gehör verschaffen. Sie alle haben Expertise in ihren jeweiligen Bereichen und wissen, wie mit Hilfe von Digitalisierung nachhaltiges Wirtschaften gelingen kann. Ziel war es, eine Community an Expert:innen zu schaffen, damit gemeinsam profunde Ansätze geteilt werden, wie Digitalisierung und Nachhaltigkeit künftig noch besser zusammenspielen können. Nachhaltigkeit wird nämlich ohne Digitalisierung nicht gelingen.

Kannst du ein Beispiel einer derartigen Partnerschaft nennen?

Wir haben beispielsweise in der Seestadt Aspern einen Pilotversuch mit dem MindSphere City Graph gestartet. Hier arbeiten wir eng mit Siemens zusammen und haben basierend auf einer Digital-Twin-Technologie den Stadtteil virtuell nachgebildet. Anhand des digitalen Zwillings werden alle Parameter, wie Grünflächen oder Gebäude, erfasst. Mit Hilfe von Simulationen kann man in weiterer Folge erkennen, wie sich eine Veränderung des Energie- oder Mobilitätsmixes auf den Stadtteil auswirken würde. Der MindSphere City Graph läuft dabei auf der Microsoft-Technologie namens Azure Digital Twins. Dabei handelt es sich um eine industrielle IoT-Plattform, um Prozesse zu optimieren.

Microsoft hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 CO2-negativ zu sein. Welche konkreten Maßnahmen ergreift ihr? 

Um dieses Ziel zu erreichen, haben wir einen bunten Strauß an Maßnahmen getroffen. Ein Aspekt umfasst unter anderem die gesamte Data-Center-Technologie. Hier investieren wir aktuell sehr viel Geld in Forschung und Entwicklung, damit wir unter anderem unsere eigenen Datenzentren energieeffizienter machen. Ein anderer Aspekt umfasst beispielsweise unsere Sustainable-Software-Principles. Dabei verpflichten sich unsere Software-Developer:innen dazu, den Energieverbrauch von Software-Applikationen zu senken. Dies bedeutet wiederum, dass unsere Datenzentren oder Kunden:innen künftig weniger Energie verbrauchen. Abseits der Technologie, investieren wir auch in zahlreiche Forschungsprojekte und arbeiten mit verschiedensten Organisationen Projekten auf der ganzen Welt, um CO2 senkende Maßnahmen zu treffen.

Wie messt ihr aktuell euren CO2-Fußabdruck? 

Einerseits verpflichten wir unsere Lieferanten dazu, deren CO2 Emissionen an uns zu reporten. Diese sind wichtiger Bestandteil unseres eigenen CO2-Fußabdruckes. Um unseren IT CO2-Fußabdruck zu messen, haben wir unseren eigenen CO2-Kalkulator entwickelt. Das Tool ermöglicht uns, Emissionen unserer Rechenzentren messbar zu machen.. Den CO2-Kalkulator haben wir ursprünglich aufgrund unserer eigenen Bedürfnisse entwickelt. Mittlerweile ist es aber so, dass wir den CO2-Kalkulator aufgrund der hohen Nachfrage auch unseren Kund:innen anbieten. 

Was sind am Weg zum CO2-negativen Unternehmen die größten Herausforderungen? 

Unsere größte Herausforderung ist nicht nur bis 2030 CO2-negativ zu sein, sondern bis 2050 alle bislang verursachten CO2-Emissionen von Microsoft wieder gut zu machen. Dabei müssen wir unseren Horizont erweitern, um neue Technologien möglich machen zu können, die wir bis dato noch gar nicht kennen. Mit all den Technologien, die es bereits jetzt schon gibt, werden wir das Ziel nicht erreichen. Daher sind wir nicht nur gemeinsam mit Forscher:innen, sondern auch mit Startups aus aller Welt auf der Suche nach neuen Methoden, um einen noch viel größeren Hebel zur CO2-Reduktion hervorzurufen. Eine Technologie, auf die wir stark setzen, ist Direct Air Capture, also das CO2 aus der Atmosphäre zu extrahieren. Diese Technologie ist allerdings noch nicht ausgereift und massenfähig. Hier gibt es definitiv noch viele Hausaufgaben zu erledigen. Dafür haben wir einen über eine Milliarde Dollar schweren Fonds aufgelegt, der für F&E Projekte dieser Art zur Verfügung steht. 

Wie möchte Microsoft künftig die eigenen Datenzentren klimaverträglicher machen? 

Einen wichtigen Beitrag leisten dabei die bereits genannten Sustainable Software Principles. Zudem werden die Datenzentren schrittweise auf erneuerbare Energien umgestellt. Derzeit ist es noch so, dass die Datenzentren zum Teil auf nicht erneuerbarer Energie laufen. Hier schauen wir uns aktuell an, welchen erneuerbaren Energiemix wir künftig am besten bewerkstelligen können. In Österreich wird aktuell ein neues Datenzentrum errichtet, wobei dies bereits zu 100 Prozent mit erneuerbarer Energie betrieben werden wird. Das Ziel ist es, dass bis 2025 alle von Microsoft betriebenen Datenzentren auf erneuerbarer Energie laufen werden. Darüber hinaus sind wir mit unseren Hyper-Scale Rechenzentren mittlerweile in der 26. Generation. Damit werden wir mit diesem Rechenzentrum bis zu 98 Prozent weniger CO2 Fußabdruck haben, als es bei herkömmlichen Rechenzentren der Fall ist. 

Wie arbeitet ihr mit Startups im Bereich “Nachhaltigkeit” zusammen? 

Wir arbeiten in diesem Bereich sehr eng mit Startups zusammen. Aktuell läuft beispielsweise die Sustainability Data Science Challenge, die wir gemeinsam mit unseren Partnern Capgemini und der ÖBAG ins Leben gerufen haben. Warum haben wir die Challenge gestartet? Aktuell müssen österreichische Unternehmen im Bereich Nachhaltigkeit zahlreiche Herausforderungen meistern, die alleine oftmals schwer zu meistern sind. So ist die Idee entstanden, dass wir gemeinsam mit den Beteiligungsunternehmen der ÖBAG, Verbund, Österreichischen Post, A1 Telekom und BIG, konkrete Problemstellungen definieren, die anhand einer Challenge gelöst werden. Ziel ist es, dass sich Startups und Studierende an den Challenges beteiligen und gemeinsam Data-Science-Lösungen für konkrete Nachhaltigkeits-Use-Cases entwickeln.

Um welche konkreten Use-Cases handelt es sich dabei?

Ein ganz großes Thema ist aktuell das Liegenschaftsmanagement, wo künftig auf EU-Ebene verstärkt Regularien zu erwarten sind. Der Fokus der Challenge ist daher, dass wir einerseits das CO2-Reporting von den Liegenschaften besser managen wollen, andererseits soll auch die Biodiversität erhöht werden. Zudem soll auch der Frage nachgegangen werden, wie erneuerbare Energiequellen auf den Liegenschaften besser untergebracht werden können.

Welche Startups bzw. Studierende sucht ihr konkret und wie sollen sie durch die Challenge profitieren?

Wir fokussieren uns hauptsächlich auf Startups im Bereich Data Analytics und Studierende aus der Disziplin Data Science. Die Challenge wird zudem von Coaches von Microsoft, Capgemini und ÖBAG begleitet. Am 1. Oktober endet die Bewerbung und die Challenge wird dann insgesamt sechs Wochen lang laufen. Das Siegerteam bekommt 5000 Euro Preisgeld. Viel wichtiger ist allerdings, dass sich die Teilnehmer:innen mit den Unternehmen vernetzen und im Idealfall die Modelle gemeinsam weiterentwickeln.


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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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