13.02.2023

KI-Prognose: Zwei-Grad-Ziel könnte Mitte des Jahrhunderts überschritten werden

Eine Erderhitzung von zwei Grad könnte bereits Mitte des Jahrhunderts erreicht werden. Das zeigt eine aktuelle Studie, die mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt wurde. Die Möglichkeit, die Durchschnittstemperatur unter zwei Grad zu halten, bestehe aber weiterhin, wenn Treibhausgase rasch gesenkt werden.
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Zwei-Grad-Ziel
(c): Adobe Stock

Menschen lagen sich in den Armen und Aufbruchstimmung in der Luft. Es herrschte tosender Applaus in den Hallen der Pariser Klimakonferenz, als ein Kompromiss mit historischer Bedeutung erreicht wurde: Im Jahr 2015 haben sich 194 Staaten und die EU das gemeinsame Ziel gesetzt, den Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur auf 1,5 Grad bzw. deutlich unter zwei Grad Celsius zu begrenzen.

Heute liegt die durchschnittliche Erderhitzung im Vergleich zum vorindustriellen Niveau (1850-1900) bei rund 1,1 Grad Celsius. Wissenschafter:innen kamen erst kürzlich zu dem Schluss, dass das 1,5 Grad Ziel nicht mehr plausibel sei, da der dafür notwendige gesellschaftliche Wandel zu langsam voranschreite. Wie schnell wir das 1,5 bzw. Zwei-Grad-Ziel erreichen, hat hohe Relevanz. Klimarisiken, die mit diesem Schwellenwert einhergehen, wirken sich nicht nur auf unsere Gesundheit, sondern auch auf das Wirtschaftswachstum, Ernteerträge oder das Auftreten von Extremwetterereignissen aus.

Künstliche Intelligenz prognostiziert Erderhitzung

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz bei Klimaprognosen war bisher nicht üblich. Wissenschaftler:innen haben nun mit Hilfe künstlicher Intelligenz ermittelt, wann das Zwei-Grad-Ziel überschritten werden könnte. Die im „PNAS Journal“ veröffentlichte Studie zeigt, dass der Planet bereits Mitte des Jahrhunderts um durchschnittlich zwei Grad Celsius heißer sein könnte. Die Wahrscheinlichkeit dafür liege bei 50 Prozent. Dabei gilt: Je mehr Treibhausgase wir bis dahin ausstoßen, desto schneller erreichen wir diese Schwelle mit globaler Bedeutung.

Die Studie bestätigt, dass wir bereits kurz davor stehen, das 1,5 Grad Ziel zu verfehlen. Die Autor:innen betonen aber auch: Die globale Durchschnittstemperatur könne noch unter zwei Grad Celsius gehalten werden, wenn die Treibhausgasemissionen rasch gesenkt werden.

Maschinelles lernen kann mit bisherigen Klimamodellen mithalten

Um die Frage zu beantworten, wie viel Zeit bleibt, bis wir die kritische Schwelle der Klimaerhitzung überschritten haben, nutzten die Autor:innen für ihre Analyse eine Kombination aus globalen Klimamodellen, maschinellem Lernen und historischen Klimabeobachtungen. Dabei wurden bisherige Temperaturabweichungen als Input für künstliche neuronale Netze (KNN) verwendet, die die Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachbilden.

Die beiden Wissenschafter:innen haben die KI zu Beginn prognostizieren lassen, wann die derzeitige durchschnittliche globale Erhitzung von rund 1,1 Grad Celsius eintreten würde. Die KI, die Klimadaten aus den Jahren 1980 bis 2021 nutzte, prognostizierte dafür das Jahr 2022. Damit stimmt die Prognose mit der derzeitigen Entwicklung überein, was auf korrekte Ergebnisse schließen lässt.

Die Methode unterscheidet sich von bisher verwendeten Klimamodellen, da diese mittels Extrapolation erstellt wurden. Es wurden also Klimadaten verwendet, um aus einem bekannten Zustand Rückschlüsse auf zukünftige Entwicklungen zu schließen. Neuronale Netze hingegen sind in der Lage, Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen. Laut den an der Studie beteiligten Wissenschafter:innen unterscheidet sich die KI-Prognose von bisherigen Klimamodellen auch, weil beispielsweise Unsicherheiten direkt in die Prognose mit einbezogen werden können. Allerdings hängen die Ergebnisse davon ab, mit welchen Daten die KI trainiert wurde.

Das Leben in einer zwei Grad wärmeren Welt

Schon heute zeigen sich die Auswirkungen der Klimakrise auf dem ganzen Planeten. Manche Menschen und Regionen sind davon stärker betroffen als andere. So nimmt der Temperaturanstieg beispielsweise auf Kontinenten am stärksten zu, während sich die Ozeane langsamer erhitzen. In Österreich wurde der Schwellenwert von 1,5 Grad bereits überschritten. Hierzulande liegt die Zunahme der mittleren jährlichen Lufttemperatur bereits bei rund zwei Grad Celsius, im Vergleich zum vorindustriellen Niveau.

Würden wir das Zwei-Grad-Ziel global überschreiten, wäre diese Welt eine andere. Das zeigt ein Bericht des Weltklimarates aus dem Jahr 2018: Bei einem Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur von 1,5 Grad ist beispielsweise jeder zehnte Mensch von extremer Hitze betroffen. Bei zwei Grad Temperatur-Erhitzung ist es jeder vierte Mensch. Ein Anstieg von 1,5 Grad bedeutet alle 100 Jahre einen eisfreien Sommer in der Arktis. Bei zwei Grad tritt dieses Ereignis bereits alle zehn Jahre ein.

Gegenüber dem “Guardian” erklärte der an der Studie beteiligte Wissenschaftler Noah Diffenbaugh von der Stanford University, dass die Ergebnisse nicht als Zeichen des Versagens gewertet werden sollten. Stattdessen soll die Prognose motivieren. Denn es bleibe noch Zeit, das Überschreiten des Zwei-Grad-Ziels zu verhindern.

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Prewave
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Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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