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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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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