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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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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