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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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