17.02.2023

MIT-Studie: Autonomes Fahren könnte Klimakrise anheizen

Die weltweite Einführung von selbstfahrenden Autos würde aufgrund der hohen Rechenleistung einen zusätzlichen Treibhausgasausstoß von 0,14 Gigatonnen pro Jahr nach sich ziehen. Das ist so viel, wie Argentinien jährlich verursacht.
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(c) Adobestock / xb100

Arbeiten, Fernsehen oder Lesen waren in der Vergangenheit während einer Autofahrt für Fahrer:innen keine Option. Mittlerweile ist das keine Utopie mehr, denn beim autonomen Fahren übernimmt ein Autopilot die Steuerung und schafft Zeitressourcen für andere Tätigkeiten.

Doch dieser technische Fortschritt hat einen Preis, wie Wissenschafter:innen des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in einer kürzlich erschienenen Studie festhalten.

Eine Milliarde autonom fahrende Autos würden so viele Emissionen wie Argentinien verursachen

In der Vergangenheit bekam das autonome Fahren viel Aufmerksamkeit, vor allem wenn es um Sicherheitsaspekte ging. Dem durch autonom fahrende Autos verursachten Treibhausgas-Ausstoß schenkte man eher weniger Beachtung, zumindest bis jetzt. Forscher:innen des MIT führten mit Hilfe einer auf Wahrscheinlichkeit basierenden Modellierung eine Studie durch, die den Energieverbrauch von autonomem Fahren genauer unter die Lupe nimmt.

Das Ergebnis lautet: Würden eine Milliarde autonom fahrende Autos auf den Straßen der Welt für eine Stunde pro Tag fahren, entspräche das dem Energieverbrauch aller Rechenzentren weltweit. Das sind 0,14 Gigatonnen Treibhausgasemissionen pro Jahr und so viel, wie Argentinien jährlich verursacht und entspricht 0,3 Prozent der globalen Emissionen.

Autonomes Fahren müsste effizienter werden

Die Wissenschafter:innen mussten in ihren Modellen von Hardware und Software ausgehen, die es derzeit noch nicht gibt. Dafür nutzten sie einen Algorithmus, der unter dem Namen “deep neural network” bekannt ist und sehr viel Computerleistung nutzt. “Autonom fahrende Autos haben einen 360-Grad-Blick auf die Welt. Während wir also zwei Augen haben, haben die Autos vielleicht 20 Augen, die überall hinschauen und versuchen, alle Dinge zu verstehen, die gleichzeitig passieren“, sagt Karaman, der an der Studie mitgearbeitet hat.

Das Modell berücksichtigt außerdem nur die Rechenleistung, nicht aber den Energieverbrauch der Fahrzeugsensoren oder die bei der Herstellung entstehenden Emissionen. Damit die Emissionen nicht außer Kontrolle geraten, müsste das autonome Fahrzeug weniger als 1,2 Kilowatt an Energie für die Datenverarbeitung verbrauchen. Damit dies möglich ist, müsste die Computerhardware wesentlich schneller effizienter werden. Die Effizienz müsste sich etwa alle 1,1 Jahre verdoppeln. In Zukunft könnten die Algorithmen zwar effizienter werden und weniger Rechenleistung benötigen. Das könnte aber Auswirkungen auf die Sicherheit haben.

Autonomes Fahren könnte ein Klimaproblem werden

“Wenn wir den Trend zur Kohlendioxid-Reduzierung und die derzeitige Geschwindigkeit der Verbesserung der Hardware-Effizienz beibehalten, scheint es nicht genug zu sein, um die Emissionen von Rechnern in autonomen Fahrzeugen einzuschränken. Dies hat das Potenzial, ein enormes Problem zu werden“, erklärt Soumya Sudhakar, eine der Autor:innen.

Ob diese Rechnung aufgeht, ist aber mit viel Unsicherheit behaftet. Denn manche Untersuchungen deuten darauf hin, dass beispielsweise die Fahrzeit stark zunehmen könnte. Dahinter steckt ein Effizienz-Dilemma und das sogenannte Jevons Paradoxon: Im Jahre 1865 publizierte der Brite William Stanley Jevons ein Buch namens “The Coal Question”. Seine These: Durch die Verbesserungen im Kohlebergbau sinke der Preis und führe zu einer erhöhten Nachfrage und Produktion von Kohle, was massive Auswirkungen auf die Wirtschaft hätte.

In Bezug auf das autonome Fahren könnte ein Effizienzgewinn also auch zu noch mehr Emissionen führen, zum Beispiel weil durch den Komfortgewinn weiter oder mehr gereist wird. Das würde den Treibhausgasausstoß erhöhen und ist ein Trend, der nicht unwahrscheinlich ist. Eine Studie hat ergeben, dass Tesla Besitzer:innen mit Autopilot rund 5.000 Meilen mehr pro Jahr gefahren sind, als jene ohne Autopilot.

Emissionen müssen berücksichtigt werden

Fahrzeiten könnten sich aber auch verkürzen, zum Beispiel wenn Algorithmen Routen finden, die die Insassen schneller an ihr Ziel bringen oder Sharing Modelle genutzt werden. Laut den Autor:innen sei es nicht Sinn und Zweck der Studie, autonom fahrende Autos zu verteufeln, sondern auf die Emissionen in Bezug auf autonomes Fahren aufmerksam zu machen. „Wir hoffen, dass die Menschen die Emissionen und die Kohlenstoffeffizienz als wichtige Messgrößen bei ihren Entwürfen berücksichtigen werden. Der Energieverbrauch eines autonomen Fahrzeugs ist wirklich entscheidend, nicht nur für die Verlängerung der Batterielebensdauer, sondern auch für die Nachhaltigkeit“, sagt Sze, eine weitere Autorin der Studie.

Die durch autonomes Fahren verursachten Emissionen haben also einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss auf das Klima. “Aber wenn wir einen Schritt voraus sind, könnten wir effizientere autonome Fahrzeuge entwerfen, die von Anfang an einen geringeren Kohlenstoff-Fußabdruck haben“, sagt Erstautor Soumya Sudhakar.

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„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

Im Bereich der Kundenbindung verändert sich die Art und Weise, wie Finanzprodukte angeboten werden, erklärt Ken Thomas, Principal beim Londoner VC BackFuture. Er identifiziert einen Wandel in der Kundenansprache: „Der übergreifende Trend, den ich derzeit beobachte, ist die Hyperpersonalisierung und deren Wechselwirkung mit Banking“.

Die Strategie wandelt sich von traditionellen Marketingmethoden hin zu einer situativen Ansprache: „Wir nennen das ‚Context Pulling‘ anstelle von ‚Product Push‘. Anstatt eine statische Menge an Rewards anzubieten, geht es nun vielmehr darum, den Kunden die richtigen Rewards zur exakt richtigen Zeit zukommen zu lassen, um so die Interaktion und das Engagement zu steigern“.

5. Besserer Zugang zum US-Dollar

Nnanna Ijezie, Product Manager bei Booking.com in Amsterdam, sieht eine starke Nachfrage im Fremdwährungsbereich: „Wir beobachten weltweit einen wachsenden Zugang zum US-Dollar“.
Dieser Trend wird maßgeblich von neuen Marktteilnehmern getrieben. „Startups, FinTechs und Banken arbeiten daran, immer mehr Menschen einen einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu dieser Währung zu ermöglichen“, so Ijezie.

Dabei kommen auch neue Technologien zum Einsatz: „Eine der populärsten Methoden, über die derzeit alle sprechen, sind Stablecoins, doch das zugrunde liegende Bedürfnis bleibt, der breiten Masse einen effizienteren Zugang zum US-Dollar zu verschaffen“.

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