16.02.2023

KI und Klimaforschung: IBM und NASA kündigen Kooperation an

Wie werden sich Hitzewellen auf Ernteerträge auswirken oder welche Auswirkungen haben Waldbrände auf die Luftqualität? Diese und weitere Fragen sollen in Zukunft durch künstliche Intelligenz und eine Zusammenarbeit der NASA und IBM einfacher beantwortet werden können.
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(c) Adobestock/dizamel

1972 erhielt die Menschheit einen Einblick, der sonst nur Astronaut:innen vorbehalten war. Damals entstand das erste detaillierte Foto der Erde aus dem Weltall. Bekannt ist es unter dem Namen “Blue Marble”, und aufgenommen wurde es von Astronauten der NASA. „Wir sind so weit gereist, um den Mond zu erforschen, und das Wichtigste ist, dass wir die Erde entdeckt haben“, sagte damals der Astronaut William Anders.

Kooperation für die Klimaforschung

Heute gibt es weit mehr Aufnahmen des Planeten. Mit Stand Dezember 2022 befinden sich laut European Space Agency insgesamt 9800 Satelliten im All. Um diese Datenmengen für die Klimaforschung zu nutzen, braucht es Analysen. Künstliche Intelligenz (KI) kann dabei eine wichtige Rolle spielen. Laut Harald Rieder, Klimaforscher an der Universität für Bodenkultur, spielt KI in der Klimaforschung zunehmend eine Rolle. Im momentanen Forschungsbetrieb seien KI-Methoden aber nur eine von vielen Analysetechniken und unterschiedlich weit verbreitet. Eine breitere Anwendung von KI sei aber absehbar.

Anfang Februar gaben IBM und die NASA bekannt, im Bereich der Klimaforschung zusammenzuarbeiten. Im Rahmen der gemeinsamen Arbeit wird die KI-Grundlagen-Modell-Technologie zum ersten Mal auf die Satellitendaten der NASA angewandt, was eine Reihe von neuen Projekten ermöglichen und die Klimaforschung voranbringen soll. Die Zusammenarbeit sei wichtig, denn laut NASA könne der Aufbau dieser Modelle nicht von kleinen Teams bewältigt werden. Man brauche dafür verschiedene Perspektiven, Fähigkeiten und Ressourcen.

“Generell ist es zu begrüßen, wenn Forschungseinrichtungen und der Privatsektor kooperieren, um Methodiken und Anwendungsfelder weiterzuentwickeln. Wichtig ist, dass die erzielten Ergebnisse und Erkenntnisse auch breit verfügbar gemacht werden. Sollte aus solchen Bestrebungen allerdings eine Monopolstellung erwachsen, wäre dies kritisch zu sehen“, erklärt Rieder.

Grundlagen Modelle in der Klimaforschung

Die Berge an Daten und die zunehmende Komplexität von KI stellen Forscher:innen vor Herausforderungen. NASA Wissenschafter:innen gaben an, bisher für jeden Datensatz ein neues Modell erstellen zu müssen. Das sei jetzt anders: Da IBM Grundlagen-Modelle für die Anwendung von maschinellem Lernen nutzt. Grundlagen-Modelle finden in großen Datenbergen, auch ohne Anweisung, die zugrunde liegende Struktur.

Ein weiteres Problem war bisher ein Mangel an Trainingsdaten. Zum Beispiel mussten Bäume oder Pflanzen auf Satellitendaten vorab von Expert:innen identifiziert und bestimmt werden, bevor die künstliche Intelligenz davon lernen konnte. Grundlagen-Modelle können aber auch Rohdaten nutzen, wodurch Zeit eingespart wird. Nach ausgiebigem Training kann die Technologie so auch völlig neue Fragen beantworten und Aufgaben lösen. Damit ist der Algorithmus vielfach einsetzbar.

Künstliche Intelligenz ermöglicht Umsetzung einer Vielfalt an Projekten

Geplant sind mehrere Projekte. Das IBM Geo-Intelligence Basismodell wird mit Rohdaten der NASA trainiert, die Landbedeckungs- und Landnutzungsänderungen aufzeichnen. Mit der Technologie von IBM können die Daten nicht nur sortiert, sondern auch analysiert und große Datensätze nach neuen Erkenntnissen durchsucht werden. Mögliche Einsatzgebiete sind die geographischen Auswirkungen von Naturkatastrophen, herauszufinden wo Wälder abgeholzt werden oder potentielle Lebensräume von Wildtieren zu identifizieren. Das Ziel sei, die Reaktion auf klimabezogene Probleme zu beschleunigen.

Ein weiteres angekündigtes Projekt, ähnelt technologisch ChatGPT. Konkret soll eine Art Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur entstehen. Im Gegensatz zu anderen Tools sollen die Antworten der künstlichen Intelligenz mit Zitaten und direkten Links zu den Forschungsarbeiten versehen werden. Wissenschafter:innen der NASA kündigten an, dass die Technologie bereits Mitte 2023 einsatzbereit sein könnte. Verfügbar sollen die Anwendungen nicht nur für Wissenschafter:innen sein, sondern auch für politische Entscheidungsträger:innen und die Öffentlichkeit. Des Weiteren wurde angekündigt, die Technologie auch für Wetter- und Klimavorhersagen zu nutzen.

Auch wenn künstliche Intelligenz zu Fortschritten in der Klimaforschung führen kann, ist die kritische Betrachtung der Technologie essentiell. “Wichtig ist im Kontext Klimaschutz aber auch festzuhalten, dass KI Methoden durch den Energieverbrauch durchaus einen hohen Carbon Footprint aufweisen und daher die Auswahl der KI Anwendungsfelder sehr gut ausgewählt werden muss”, so Rieder.

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Das Zyglox-Team in Graz, in der Mitte die Gründer Jakob Moder (links) und Erik Gerstl (rechts). © Zyglox

Rund die Hälfte der Lifecycle-Kosten eines Zuges entfällt auf die Wartung, und davon wiederum mehr als die Hälfte auf Räder, Achsen und Fahrwerk, sagt Jakob Moder. Wie stark diese Bauteile im Betrieb tatsächlich belastet werden, wird bisher aber kaum gemessen. Der Grund ist simpel: Es fehlt an präziser Messtechnik, die im Dauerbetrieb einsetzbar ist. Das Grazer Startup Zyglox will das ändern.

„Die Eisenbahn ist nicht ins 21. Jahrhundert gekommen“

Der Name ist ein Wortspiel: Zyglox, gesprochen „Zügloks“, steht für Messtechnik für Züge und Loks. Dahinter stehen Jakob Moder und Erik Gerstl, die zuvor gemeinsam in der Messtechnik gearbeitet haben. Moder wechselte später in den Eisenbahnbereich und erlebte die Lücke dort aus der Praxis. Was es brauche, sei eine Lösung, „die das einerseits zuverlässig erkennt und gleichzeitig gut applizierbar ist“. Sein Urteil: „Bei der Usability ist die Eisenbahn nicht ins 21. Jahrhundert gekommen.“ Ende 2023 gründeten die beiden Techniker Zyglox in Graz.

Die bisherige Methode mit Dehnmessstreifen sei „einfach zu teuer“, erklärt Moder. Der Zug müsse dafür ein bis zwei Wochen zerlegt und instrumentiert werden, deshalb passiere das nur bei der Zulassung. „Das dauert ein Jahr, diese Technik reinzubringen, die Zulassung durchzuführen, und dann wird es wieder rausgenommen.“ Im laufenden Betrieb bleiben nur Beschleunigungssensoren, wie sie auch in jedem Smartphone stecken. „Das ist von der Datenqualität her ganz was anderes. Unser Sensor ist wie 4K, der Beschleunigungssensor liefert ein verpixeltes Foto von den Zuständen.“

Ein Sensor für Zulassung und Dauerbetrieb

Die Lösung von Zyglox lässt sich ohne größere Änderungen am Bauteil anbringen. „Wir haben eine Plug-and-Play-Lösung, die kann man einfach aufstecken“, sagt Moder. Ein Techniker braucht dafür laut Zyglox 30 Minuten. Der Sensor messe Dehnungen an Achsen, Wellen oder Schienen und liefere „gleiche oder bessere Daten als die Lösungen bisher“. Das Ziel ist ein Universalwerkzeug: genau genug für die Zulassung, aber so ausgelegt, dass es danach auf dem Fahrzeug bleibt und die Kräfte im Rad-Schiene-Kontakt dauerhaft erfasst. „Da gibt es ein großes Anwendungsfeld, denn damit wird auch die Infrastruktur überwacht“, so Moder.

Jeden Tag werden auf der Schiene hunderttausende Kilometer zurückgelegt. Zyglox will jeden davon nutzbar machen, um zu lernen, zu verbessern und vorherzusagen. Mit herkömmlichen Methoden war das Erfassen dieser Daten bisher zu teuer, zu langsam und zu aufwendig. © Zyglox

Physik aus dem Trafo, Sensoren aus dem Weltraum

Technisch nutzt Zyglox hochsensitive Magnetfeldsensoren aus der Raumfahrt, das Startup ist Teil eines Downstream-Programms der ESA. Das Prinzip erklärt Moder am Transformator: Der brummt, weil das Magnetfeld des Wechselstroms den Stahl minimal dehnt. „Und wir machen das Umgekehrte: Wenn sich der Stahl dehnt, ändert sich sein Magnetfeld in der Umgebung.“ Ein aktives Messverfahren berücksichtigt dabei den linearen Zusammenhang zwischen Belastung und Sensorsignal. Die Technologie ist patentiert, entwickelt und montiert wird in Graz.

Betreiber als Kunden, Wartung als Hebel

Als primäre Kunden sieht Zyglox die Bahnbetreiber, bei denen die Wartungskosten anfallen. Dazu kommt die Sicherheit: „Es gibt viele Vorfälle, die vielleicht nicht zu einem Unfall führen, wo man aber trotzdem sicherer und zuverlässiger unterwegs wäre, wenn man gutes Condition Monitoring hat.“

Ein kleines Pilotprojekt ist bereits abgeschlossen. Für 2027 ist der Einbau des Systems in Fahrzeuge im regulären Streckenbetrieb geplant, zunächst als Prototyp für einige Wochen Messung. Danach folgt die Zulassung. Ende 2027 soll daraus ein fertiges Produkt werden, erst dann könne die Skalierung beginnen, sagt Moder. An Interesse mangelt es nicht: „Wir können gar nicht alle Pilotprojekte machen“, weil Sensorentwicklung samt Software personalintensiv sei. Ende September zeigt das Team den Prototyp auf der InnoTrans in Berlin, der größten Messe für Schienenfahrzeuge.

Mit aws Preseed und aws Seed vom Effekt zum Produkt

Finanziert hat sich Zyglox bisher aus eigenen Mitteln und über die Austria Wirtschaftsservice (aws). Mit aws Preseed, konkret im Programm „aws Preseed | Seedfinacing – Deep Tech“, hat das Startup die ersten eineinhalb Jahre an der Sensortechnologie getüftelt. „Es hat uns die Möglichkeit gegeben, eine Idee, die bereits validiert war, einfach zu erproben. Einfach Zeit zu haben, weil Hardware dauert ein bisschen, etwa Prototypen zu iterieren“, sagt Moder. Es sei vor allem darum gegangen, „sicherzustellen, dass das dann ein Produkt werden kann“. Seit Mitte 2025 ist Zyglox im Seed-Programm der aws, das voraussichtlich bis Anfang 2028 läuft. Das Team ist inzwischen auf rund sieben Personen gewachsen. Für die Skalierungsphase im kommenden Jahr will sich das Startup nach Investoren umsehen: „Wenn eine Bestellung eintritt oder größer wird, werden wir das mit den aktuellen Mitteln wahrscheinlich nicht mehr stemmen können.“

Standortvorteil Graz

Den Standort Graz sieht Moder als klaren Vorteil: Siemens fertigt hier Fahrwerke, dazu kommen Messdienstleister, Prüfstandbauer und Nextsense. Zyglox sitzt direkt am Campus der TU Graz, mit Zugang zu Prüfständen der Universität und Maschinen der voestalpine. „Die gesamte Infrastruktur ist einzigartig“, sagt Moder. „Im Silicon Valley könnten wir das Produkt wahrscheinlich nicht entwickeln, in Österreich geht es besser. Das ist eigentlich ein bisschen verrückt, aber wir haben hier die optimalen Bedingungen.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienkooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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