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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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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