idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
Wie können KI-Modelle unsere Umwelt besser verstehen? Diese Frage steht im Zentrum von drei neuen Forschungsprojekten, die von der Carl-Zeiss-Stiftung mit insgesamt 18 Millionen Euro gefördert werden. Ziel ist, KI-Modelle so weiterzuentwickeln, dass sie Umweltdaten besser erfassen und interpretieren können - die Grundlage für eine präzisere Nutzung von KI in Bereichen wie Klima-, Stadt- und Landschaftsplanung. Die drei Forschungsteams am Karlsruher Institut für Technologie, der Universität Kaiserslautern-Landau und der Universität Jena forschen dazu an der Kombination und Robustheit verschiedener KI-Modelle.
Obwohl bereits gewaltige Mengen an Umwelt- und Klimadaten vorliegen, stoßen aktuelle KI-Modelle häufig an ihre Grenzen. Ein besseres Umweltverständnis von KI-Systemen eröffnet vielfältige praktische Anwendungen: Landwirtschaft und Saatgutplanung lassen sich präziser an regionale Klimabedingungen anpassen. Städteplanung kann durch intelligente Beschattungskonzepte die Lebensqualität erhöhen. Wälder können gezielter bepflanzt und strukturiert werden, um ihre Resilienz gegenüber Klimaveränderungen zu stärken. Klimaanpassungsmaßnahmen könnten insgesamt effizienter gestaltet und wissenschaftlich fundierter bewertet werden.
„Nur wenn KI die Umwelt in ihrer ganzen Komplexität begreift, kann sie zu einem echten Werkzeug für Nachhaltigkeit werden“, sagt Dr. Felix Streiter, Geschäftsführer der Carl-Zeiss-Stiftung. „Alle drei Forschungsteams wollen KI Modelle robuster gestalten und bestehende Modelle so kombinieren, dass sie die vielfältig vorliegenden Daten besser einordnen und bewerten können.“
Überzeugt haben die drei Projekte in einem zweistufigen Gutachterverfahren. Die Projektstarts liegen zwischen Dezember 2025 und Mai 2026.
Von der Vorhersage von Kontaminationsprozessen bis zum KI-Weltmodell
Im Projekt WOW am Karlsruher Institut für Technologie wird am Beispiel der Klima- und Umweltwissenschaften ein KI-Weltmodell entwickelt. Verschiedene KI-Module sollen so weiterentwickelt und miteinander verknüpft werden, dass Klima- und Umweltinformationen in besserer Qualität, Geschwindigkeit und räumlicher Auflösung bereitgestellt werden. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Verständnis gekoppelter Veränderungen – etwa von Extremwetterereignissen und den lokalen Auswirkungen auf die Landoberfläche, wie Waldbränden oder Überschwemmungen.
An der Generalisierbarkeit von KI-Modellen in sich ständig ändernden Umweltbedingungen forscht das Projektteam GENAI-X an der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Ziel ist, die KI-Modelle so zu entwickeln, dass sie sich an verändernde Datenmuster und Unsicherheiten anpassen und Prognosen treffen. Dadurch sollen das Verständnis und die Vorhersage von Umweltphänomenen, insbesondere die Auswirkungen von Extremwetterereignissen, verbessert werden.
Im interdisziplinären Forschungsprojekt AI4ChemRisk an der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau werden die Risiken der Chemikalienbelastung durch Abwässer und Landwirtschaft in unseren Süßwasserökosystemen im globalen Maßstab analysiert. Mit Hilfe von KI-Modellen sollen Kontaminationsprozesse vorhergesagt werden, um deren Management zu verbessern.
https://www.carl-zeiss-stiftung.de/themen-projekte/ausgewaehlte-projekte/czs-dur... Weitere Informationen zu den Projekten
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler, jedermann
Geowissenschaften, Informationstechnik, Meer / Klima, Umwelt / Ökologie
überregional
Buntes aus der Wissenschaft, Forschungsprojekte
Deutsch
Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.
Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).
Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.
Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).
Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).
