idw – Informationsdienst Wissenschaft
Nachrichten, Termine, Experten
Nachrichten, Termine, Experten
idw - Informationsdienst
Wissenschaft
Vier KI-Leuchtturm-Projekte aus Baden-Württemberg bekamen am 27. Juni 2023 im Cyber Valley Tübingen durch Christian Kühn, Parlamentarischer Staatssekretär im Bundesumweltministerium (BMUV), und Corinna Enders, Geschäftsführerin der ZUG (Zukunft Umwelt Gesellschaft), die Förderbescheide überreicht und erhalten Fördergelder in Höhe von insgesamt 5,5 Millionen Euro. Mit dabei: Das Projekt „Umweltindikatoren für digitale Infrastruktur & KI Anwendungen (NADIKI)“ an der Universität Stuttgart, das durch den Energieexperten Prof. Peter Radgen und den Informatiker Prof. Marco Aiello in Zusammenarbeit mit der Sustainable Digital Infrastructure Alliance (SDIA) durchgeführt wird.
NADIKI setzt an der ökologischen Herausforderung an, dass Künstliche Intelligenz (KI) für die Infrastruktur wie auch für die Anwendungen enorme Ressourcen verbraucht (zum Beispiel Energie, Rohstoffe und seltene Erden) und damit relevante Mengen an CO2 verursacht. Für eine nachhaltige KI-Nutzung ist es daher wichtig, vorhandene Infrastruktur bestmöglich zu nutzen, um den Bau neuer Rechenzentren, Server oder Netzwerkequipment zu reduzieren oder zu vermeiden. Gleichzeitig sollten KI-Systeme optimal ausgelastet sowie der Ressourcenverbrauch erfasst und offengelegt werden. „Bisher werden die meisten Daten zur Ressourcennutzung (und zum entstehenden CO2) nur geschätzt“, erklärt Prof. Peter Radgen vom Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) der Universität Stuttgart. „Dies will das Projekt NADIKI ändern, indem es transparente Kennzahlen aus der digitalen Infrastruktur zur Verfügung stellt“, ergänzt Prof. Marco Aiello vom Institut für Architektur von Anwendungssystemen (IAAS).
KI bestimmt ihren eigenen Fußabdruck
NADIKI soll den realen Energie- und Ressourcenverbrauch und den damit verbundenen CO2-Ausstoß von KI-Anwendungen über eine Schnittstelle bereitstellen und transparent machen. Durch diese können informierte Entscheidungen zur Ressourcennutzung getroffen werden, welche eine effizientere Nutzung der Infrastruktur ermöglichen. Zum Beispiel kann ein KI-Lernvorgang zeitlich oder örtlich verschoben werden. So kann man ungenutzte Kapazität in Europa besser auslasten und der Bedarf für neue zusätzliche Infrastruktur wird gesenkt. Oder ein Lernvorgang kann an einen Standort verschoben werden, an dem mehr erneuerbare Energie im lokalen Stromnetz vorhanden ist, was Treibhausgas-Emissionen reduziert. Zusätzlich kann durch NADIKI eine KI-Anwendung die Signale zum Stromverbrauch und zu Server-Hardware, Kühlsystemen und anderen Komponenten der Infrastruktur in echte Kennzahlen zu Treibhausgas-Emissionen und Ressourcenverbräuchen umrechnen. Damit können KI-Anwendungen ihren eigenen Fußabdruck bestimmen und ihren realen Verbrauch transparent machen.
Schnittstelle und Werkzeuge für Kosten-Nutzen-Analyse
KI und digitalen Technologien sollte eine faktenbasierte Kosten-Nutzen-Analyse zu Grunde liegen, die positive Umweltwirkungen und mögliche negative Wirkungen durch den Einsatz von KI gegenüberstellt. NADIKI liefert die entsprechende Schnittstelle sowie Werkzeuge, um diese Analyse durchführen zu können. Auch ermöglicht es das Projekt, ökologische Anforderungen an KI zu prüfen, zu definieren und umzusetzen. Dazu soll eine mögliche Umwelt-Kennzeichnung evaluiert werden, vergleichbar mit einem Siegel wie dem Blauen Engel. Alle Bausteine des NADIKI Projekts werden als „Free and Open Source Software“ und mit offener Datenbasis bereitgestellt.
Zur Förderinitiative KI-Leuchttürme
Die KI-Leuchttürme sind eine Initiative im Rahmen des Fünf-Punkte-Programms „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“. Das Programm ist ein Beitrag zur Umsetzung der KI-Strategie der Bundesregierung mit dem Ziel, Deutschland und Europa zu einem führenden Standort für KI-Technologien zu machen und dabei eine verantwortungsvolle und gemeinwohlorientierte Entwicklung und Nutzung von KI voranzubringen. Das Bundesumweltministerium fördert dabei Projekte, die Künstliche Intelligenz nutzen, um ökologische Herausforderungen zu bewältigen und beispielgebend sind für eine umwelt-, klima-, gesundheits- und naturgerechte Digitalisierung.
Neben NADIKI wurden die folgenden weiteren KI-Leuchtturmprojekte ausgezeichnet:
• Demontageautomatisierung im Remanufacturingprozess von Elektrokleingeräten (DESIRE4ELECTRONICS)
• Künstliche Intelligenz für klimaneutrale Kläranlagen (KIkKa)
• Steigerung des Nutzungsgrads von Kunststoffabfällen durch KI-basierte Kombination von manueller Sortierung und Mikro-Automatisierung (RecycleBot)
Weitere Informationen:
„Die Einsparpotenziale sind riesig“ – Interview mit Prof. Peter Radgen
Prof. Peter Radgen, Universität Stuttgart, Institut für Energiewirtschaft und rationelle Energieanwendung (IER), Lehrstuhl für Energieeffizienz
Tel.: +49 711 685 87877, E-Mail peter.radgen@ier.uni-stuttgart.de
Prof. Marco Aiello, Universität Stuttgart, Institut für Architektur von Anwendungssystemen (IAAS), Abt. Service Computing, Tel. +49 711 685-88464, E-Mail marco.aiello@iaas.uni-stuttgart.de
https://www.z-u-g.org/meldungen/die-einsparpotenziale-sind-riesig-interview-mit-... "Die Einsparpotenziale sind riesig." - Interview mit Prof. Peter Radgen
https://www.uni-stuttgart.de/universitaet/aktuelles/meldungen/Foerderbescheid-fu... - Presseinformation
Prof. Radgen (rechts des Plakats) und weitere Vertreter*innen der KI-Leuchtturmprojekte bei der Über ...
Toni Kretschmer
BMUV
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Energy, Environment / ecology, Information technology
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.
You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).
Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.
You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).
If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).
