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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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