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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In der heimischen Startup-Landschaft hat sich Stefan Ebner längst einen Namen gemacht. Er gründete das Datenunternehmen Braintribe, eröffnete später unter anderem den Co-Creation-Space Tribe.Space, launchte die Co-Creation-Plattform Tribe.Land oder das KI-WealthTech-Unternehmen WeR. Nun meldet er sich mit seinem neuesten Projekt Tribe.One zurück, das laut Ebner eine „dritte Welle der KI“ einläuten soll, nach den Sprachmodellen (LLMs) und den KI-Agents.

Von Agents zur Co-Organisation

Agents hätten sich zwar wie ein „Super Personal Assistant“ angefühlt, seien aber nie etwas gewesen, was eine Organisation wirklich aufnehmen könne, argumentiert Ebner. Tribe.One setzt deshalb eine Schicht über den Agents an: „Ich glaube, die nächste Welle wird das sein, was wir Co-Organisation nennen“, erklärt der Gründer. Gemeint ist ein neues Operating Model, in dem Mensch und KI den Output gemeinsam nutzbar machen. Damit richtet sich die Lösung vor allem an CEOs, CFOs und CMOs, denn: „Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an der Organisation“, so Ebner.

Digitale Counterparts für die Führungsebene

Kern des Ansatzes sind sogenannte „Entities“, die auf Tribe.Ones Plattform Gzero laufen. Führungskräfte erhalten darüber ein digitales Gegenüber, etwa einen Co-CEO oder Co-CFO. Dieses kennt das Unternehmen samt Plänen und OKRs und gibt Aufgaben an Agents weiter, da eine Entity selbst keinen direkten Datenzugriff hat.

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt Tribe.One an sich selbst: Dort arbeiten laut Ebner vier menschliche und acht KI-C-Levels zusammen, und die Entities sind schon seit einem Jahr intern im Einsatz. Für Kund:innen soll die Möglichkeit bestehen bereits bestehende Agents mitzubringen und zu integrieren.

Ein Ort für Fokus und Austausch

Ebner verbindet technologische Vorhaben traditionell mit physischen Orten, vom Nachtclub Chaya Fuera bis zum Tribe.Space. Auch Tribe.One bekommt mit dem „Co-lab“ nun einen solchen Ort in Wien. Er ist laut Ebner kein klassischer Coworking-Space, sondern ein Ort für Fokus, Schulungen und Austausch, an dem auch Marketing, Kommunikation und Frühphasen-Projekte stattfinden sollen. Um die Szene zu vernetzen, ist jeden letzten Donnerstag im Monat ein „Open House“ geplant. Die offizielle Eröffnung soll gemeinsam mit dem großen Launch im Jänner erfolgen.

Forschung in Wien, Kapitalmarkt in London

Während Forschung und Entwicklung in Österreich bleiben, gründet Tribe.One in London eine Limited als Co-Headquarter für Markt und Kapital. Ebner selbst pendelt entsprechend zwischen zwei Welten: Zwei Wochen pro Monat verbringt er in Wien mit Forschung und Coding, die übrige Zeit bei Kunden, die er vor allem im DACH-Raum und in UK sieht.

Finanziert hat sich das Unternehmen bisher selbst und macht nach Ebners Angaben „substanzielle Umsätze“. Im ersten oder zweiten Quartal des kommenden Jahres will er nun aber Kapital aufnehmen.

Die Vision dahinter ist ambitioniert: Tribe.One soll zu den Top-5-KI-Firmen Europas gehören, die die neue Welle mitgestalten. Nach dem Soft Launch ist der große Launch für Januar geplant, und bis Jahresende will das Team 10 bis 15 Enterprise-Kunden und ebenso viele Startups onboarden. Ein Tool für Millionen Nutzer soll Tribe.One dagegen ausdrücklich nicht werden.

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