Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit scheinen zunehmend zusammenzuwachsen. Lesen Sie in unserem Artikel, wo Künstliche Intelligenz zu mehr Nachhaltigkeit beitragen und damit einen positiven Beitrag für unsere Zukunft leisten kann. Zum Beispiel in der Landwirtschaft, beim Wasserverbrauch oder beim Recycling.
Ökologische Aspekte
34% der US-Amerikaner glauben, Künstliche Intelligenz (KI) werde negative Auswirkungen für die Menschheit haben.1 Diese Annahme ist grundfalsch.
„Das Einzige, was wir zu fürchten haben, ist die Furcht selbst.“ Franklin D. Roosevelt |
Die Weltbevölkerung nimmt weiter zu. Die Schwellenländer entwickeln sich in geradezu halsbrecherischem Tempo. Bis 2050 werden voraussichtlich zwei Milliarden Menschen mehr auf der Erde leben – und diese werden auch immer älter2. Sie brauchen Zugang zu einer besseren und preiswerteren Gesundheitsversorgung. Die globalen Ressourcen werden bereits heute stark in Anspruch genommen, und Nachhaltigkeit hat sich zu einem zentralen Thema entwickelt. Die Weltbevölkerung wird mehr Energie und Lebensmittel benötigen, und wir müssen mehr recyceln, um die natürlichen Ressourcen der Welt zu schonen.
Grafik 1: Bevölkerungswachstum
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In Gurgaon (Indien) wollte Ramesh gerade aus dem Büro nach Hause gehen, nachdem er lange an einem IT-Projekt gearbeitet hatte. Das Licht ging kurz aus, und der Notfallgenerator sprang an. Nichts Ungewöhnliches – nur, dass dieses Mal das halbe Land keinen Strom hatte.
In Indien fand der weltweit umfangreichste Stromausfall aller Zeiten statt. Zwei schwere Blackouts ließen im Juli 2012 im Norden und Osten des Landes für über 630 Millionen Menschen die Lichter ausgehen.
Seither wurde Indiens Energieinfrastruktur beträchtlich verbessert. Im August 2020 wurden 36% des Stroms in Indien aus erneuerbaren Energiequellen erzeugt3. Bei der Umstellung auf erneuerbare Energien geht es jedoch nicht nur um Umweltaspekte. Es geht auch darum, Indiens steigenden Energiebedarf zu decken und die Energiesicherheit durch den Rückgriff auf einen breiteren Energiemix zu erhöhen.
Wo ist der größte Energiebedarf?
Indien ist nicht das einzige Land, das seine drängenden Energieprobleme lösen muss. Die Welt verbraucht mehr Energie denn je. Vor allem in den Schwellenländern erhöht sich der Verbrauch, und hier insbesondere in Asien, wo auch Nachhaltigkeit ein wichtiges Thema ist.
KI-Lösungen
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Erdöl und Erdgas |
KI-Algorithmen helfen dabei, operative Kosten zu senken, Maschinen und Ausrüstung zu warten und die Öl- und Gasproduktion zu steigern. |
Windparks und Solaranlagen | |
Mit Hilfe von KI können historische Daten zur elektrischen Spannung, zu den Temperaturen und zur Windgeschwindigkeit interpretiert werden, um möglichst viel Energie zu gewinnen.4 KI kann Schwankungen bei der Energienachfrage prognostizieren und den Umgang damit verbessern, was insbesondere für sehr große Volkswirtschaften wie Indien und China von Bedeutung ist. |
Grafik 2: Primärenergieverbrauch in den einzelnen Weltregionen
Der Primärenergieverbrauch wird in Terawattstunden (TWh) gemessen. Die Daten beziehen sich lediglich auf kommerziell gehandelte Brennstoffe (Kohle, Öl, Erdgas), Atomenergie und moderne erneuerbare Energien, die zur Stromerzeugung verwendet werden. Traditionelle Biomasse-Energiequellen werden nicht berücksichtigt.
Quelle: BP Statistical Review of World Energy (2019)
KI kann das Energieangebot über den gesamten Energiemix hinweg steigern
Im vergangenen Jahr sind Exxon Mobil5 und Microsoft5 eine Partnerschaft eingegangen, in deren Rahmen KI-Algorithmen zur Interpretation riesiger Datenbestände eingesetzt werden sollen, die von Millionen von Sensoren in Raffinerien von Exxon Mobil5 rund um die Welt gesammelt werden. Exxon Mobil5 verspricht sich von einer besseren Analyse der Daten und Maßnahmen zur Steigerung der operativen Effizienz zusätzliche Netto-Cashflows in Milliardenhöhe über das kommende Jahrzehnt. Derartige KI-Anwendungen könnten die operative Effizienz des Energiesektors insgesamt verbessern, die CO2-Emissionen verringern und die Nachhaltigkeit erhöhen.6
Das indische Unternehmen Climate-Connect5 erstellt mit Hilfe von KI Prognosen zur Auslastung der Energienetze für Energieversorger. Außerdem setzt es Algorithmen für Prognosen von Wartungskosten ein und nimmt Analysen vor, aufgrund derer die Zahl der Stromausfälle und Netzzusammenbrüche verringert werden kann.
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Markus lädt seinen Tesla 35 häufig auf. Er wohnt am Stadtrand von Zürich und fährt täglich mit dem Auto ins Büro. Nur eines hat er zu bemängeln: die Reichweite. Wenn er zu seinem Lieblingsurlaubsort in Südfrankreich fahren möchte, muss er den Weg akribisch planen.
Wenn das Elektroauto weltweit auf breiter Front eingeführt werden soll, sind bessere Batterietechnologien erforderlich. Im Moment erfolgt die Innovation einfach nicht schnell genug; wir brauchen bessere Energiespeicherlösungen, die ihrerseits zur Nachhaltigkeit beitragen. Das Problem besteht u.a. darin, dass neue chemische Zusammensetzungen für Batterien zeitaufwendig getestet werden müssen. Durch KI lässt sich das Verfahren jedoch beschleunigen. So hat z.B. die Stanford University zusammen mit Forschern von Toyota5 KI-Algorithmen entwickelt, welche die benötigte Zeitspanne um bis zu 98% verkürzen können.7
Mit Hilfe von KI können Elektroautos in der Zukunft gegebenenfalls autonom fahren. Dies kann die Unfallzahlen verringern und Leben retten. Elektrofahrzeuge z.B. von Tesla5 sind bereits als teilautonome Fahrzeuge anzusehen.
Auch smarte Netze werden künftig an Bedeutung gewinnen. Wenn die Stromversorgung von einer zentralen Stelle aus erfolgt, muss der Strom über weite Entfernungen fließen, was zu Transportverlusten führt. Das smarte Netz ermöglicht eine dezentrale Energieerzeugung, wodurch das Netz widerstandsfähiger, sicherer und preiswerter wird. Allerdings wird sein Management auch sehr viel komplexer. Hier kann KI helfen. Sie kann für ein nachhaltigeres, hochgradig digitalisiertes und dynamisches Energiesystem sorgen. In Schwellenländern wie Indien können smarte Netze entscheidend zu einer sicheren und zuverlässigen Energieversorgung beitragen.
KI kann eine wachsende und verschwenderische Welt ernähren
Steigende Einkommen in den Schwellenländern und die zunehmende Urbanisierung führen dazu, dass weltweit mehr Lebensmittel benötigt, aber auch mehr Lebensmittel weggeworfen werden. Glücklicherweise setzen Agrarkonzerne wie John Deere5 inzwischen auf datengestützte, künstliche Intelligenz und legen Wert auf Nachhaltigkeit. Sie wollen auch unter den Bedingungen des Klimawandels gute Ernten erzielen, Lösungen für eine wachsende Bevölkerung anbieten und eine sichere Lebensmittelversorgung gewährleisten. Mit Hilfe von Sensoren wurden die Bewässerungs-, Unkrautbekämpfungs- und Spritztechnik bereits beträchtlich verbessert. Zudem wird ein übermäßiger Einsatz von Wasser, Pestiziden und Herbiziden vermieden, was die Fruchtbarkeit der Böden schützt und Schäden an Ökosystemen verringert.8
„Jedes Jahr werden 1,6 Milliarden Tonnen Lebensmittel weggeworfen, also ein Drittel der weltweiten Gesamterzeugung.“9 |
Im Jahr 2050 wird ein Bauernhof im Durchschnitt voraussichtlich 4,1 Millionen Datenpunkte pro Tag erzeugen. Diese Daten werden von Sensoren auf landwirtschaftlichen Geräten und Drohnen ermittelt, die an ein 5G-Netz angeschlossen sind. Genau solch ein datenreiches Umfeld ist erforderlich, damit KI einen Zusatznutzen erzeugen kann. So hat John Deere5 z.B. bereits eine cloud-basierte Plattform entwickelt, um Sensordaten zu sammeln und KI-Algorithmen damit zu füttern. Damit lassen sich Modelle für eine Optimierung des Wasserverbrauchs durch automatisierte Bewässerungssysteme berechnen.
Von Drohnen und eingebetteten Sensoren gesammelte Daten können auch die Unkrautbekämpfung verbessern und den Einsatz von Herbiziden und Pestiziden verringern. Wenn die Landwirte anhand von Daten feststellen können, welche Sonnen- bzw. Schattenverhältnisse und welche Wasserverhältnisse Unkräuter lieben, können sie das Umfeld so gestalten, dass es ungünstig für Unkraut und günstig für die Nutzpflanzen ist.
So sinkt der Bedarf an Herbiziden, die teuer sind, die Umwelt verschmutzen und womöglich auch Lebensmittel beeinträchtigen. Auch die landwirtschaftlichen Abfälle würden zurückgehen.
KI kann den Landwirten also Geld sparen und gleichzeitig die Umwelt schützen und die Nachhaltigkeit fördern. |
KI unterstützt Recycling
KI wird die Weltwirtschaft voraussichtlich als disruptive Kraft grundlegend verändern. Sie kann auch die technologischen Fortschritte bieten, die in den entwickelten Ländern erforderlich sind, um die Produktivität zu steigern, die Nachhaltigkeit zu verbessern und wieder ein robustes Wirtschaftswachstum zu erreichen. Im Unterschied zu früheren technologischen Innovationen ermöglicht KI Nachhaltigkeit.
Sie kann z.B. das Recycling und das Ressourcenmanagement verbessern. Smarte Roboter, Sensoren und Vision-Systeme sammeln riesige Datenmengen, mit deren Hilfe KI-Algorithmen das Recycling verbessern können. Diese Technologien können die Sortierung beschleunigen und ihre Genauigkeit erhöhen:
- Die modernsten Roboter können 60 bis 80 Gegenstände pro Minute sortieren – sehr viel mehr als jeder Mensch.
- Roboterarme werden bereits eingesetzt, um bestimmte Kunststoffe oder Abfälle mit Lebensmittelresten von Förderbändern zu sammeln.10
- Pinzetten, Saugnäpfe und helles Licht werden zur Sortierung von Abfällen eingesetzt.
- Besonders interessant sind moderne 3D-Kameras, die verschiedene Materialarten identifizieren und zwischen Farben, Formen, Größen und Texturen unterscheiden können.11
- Aus Sicht der Personalabteilungen löst KI das Problem, dass Arbeitskräfte gefunden und gehalten werden müssen, die diese unbeliebte Arbeit tun. Außerdem steigt die Sicherheit, weil die Arbeitnehmer in diesem Bereich häufig mit Gefahrstoffen in Kontakt kommen.
KI kann dazu beitragen, die Menschheit künftig zu ernähren und zu kleiden, indem sie den Zugang zu gesunden Lebensmitteln und zu Energie für die Erfüllung unserer Grundbedürfnisse verbessert. Sie kann darüber hinaus die Recyclingkosten verringern und so die Nachhaltigkeit steigern. Faktisch leistet sie einen wichtigen Beitrag für die Zukunft der Menschheit.
Themenstrategien konzentrieren sich auf Bereiche, in denen sich ein struktureller Wandel vollzieht und Wachstum verzeichnet wird. Die grundlegenden Veränderungen, die Künstliche Intelligenz auslösen kann (Disruption), haben gerade erst begonnen; die jährlichen KI-Investitionen haben sich von 2015 bis 201912 weltweit versechsfacht, und KI modernisiert Branchen, treibt das Wirtschaftswachstum und sogar die Nachhaltigkeit voran.
Künstliche Intelligenz bietet zahlreiche unterschiedliche Anlagemöglichkeiten. Erfahren Sie hier mehr.
1 B. Zhang und D. Allan, „Artificial intelligence: American attitudes and trends“, Centre of Governance of AI, future of humanity Institute, University of Oxford, Oxford, 2019.
2 United Nations – Nachhaltige Entwicklungsziele, Hunger, 2020
3 The Government of India – Central Electricity Authority, „Installed capacity“, Central Electricity Authority, Delhi, 2020
4 M. Frank, „Can artificial intelligence in the energy sector help solve the climate crisis?“, DW, 14. Mai 2019. [Online]. Verfügbar: https://www.dw.com/en/can-artificial-intelligence-in-the-energy-sector-help-solve-the-climate-crisis/a-48669209. [Abgerufen am 5. September 2020].
5 Dies ist keine Empfehlung oder Aufforderung zum Erwerb oder Veräußerung einzelner Wertpapiere.
6 AI Trends Staff, „Oil & gas industry transforming itself with the help of AI“, AI trends, 18. Juni 2020. [Online]. Verfügbar: aitrends.com/ai-and-businessstrategy/oil-gas-industry-transforming-itself-with-the-help-of-ai/. [Abgerufen am 5. September 2020]
7 Stanford University, „Artificial intelligence used to the supercharged battery development for electric vehicles“, SciTechDaily, 22 every 2020. [Online]. Verfügbar: scitechdaily.com/artificial-intelligence-used-to-supercharge-battery-development-for-electric-vehicles/#:~:text=Artificial%20Intelligence%20Used%20to%20Supercharge%20Battery%20Development%20for%20Electric%20Vehicles,-TOPICS%3AArtificial%20Intelligence&tex. [Abgerufen am 5. September 2020]
8 T. Talaviya, D. Shah, N. Patel, H. Yagnik und M. Shah, „Implementation of artificial intelligence in agriculture for optimisation of irrigation and application of pesticides and herbicides“, Artificial Intelligence in Agriculture, vol. 4, S. 58-73, 2020.
9 Food and Agriculture Organization of the United Nations, Global Food Losses and Food Waste, 2011; FAOSTAT database; BCG FLOW model. Zahlen für 2015 in Dollars von 2015.
10 J. Kite-Powell, „This Recycling Robot Uses Artificial Intelligence To Sort Your Recyclables“, Forbes, 4. April 2017. [Online]. Verfügbar: https://www.forbes.com/sites/jenniferhicks/2017/04/04/this-recycling-robot-uses-artificial-intelligence-to-sort-your-recyclables/#36f317802d35. [Abgerufen am 16. September 2020]
11 H. Britt, „AI Could Improve Sustainability Through Smart Recycling Sorting“, Thomas Net, 2013 März 2020. [Online]. Verfügbar: https://www.thomasnet.com/insights/ai-could-improve-sustainability-through-smart-recycling-sorting/#register. [Abgerufen am 16. September 2020]
12 https://www.venturescanner.com/2020/03/12/ai-2019-funding-achieved-banner-year/
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Zusammenfassung
Je stärker sich unser Leben im digitalen Raum abspielt, desto mehr gewinnt Cybersicherheit an Bedeutung; schließlich müssen wir unsere Daten und unsere Vermögenswerte schützen. Künstliche Intelligenz (KI) eignet sich geradezu ideal dafür, einige der schwerwiegendsten Cyberbedrohungen abzuwehren. Auf diesem Gebiet findet ein rascher und tiefgreifender Wandel statt. Staatliche Vorschriften und neue Gesetze dürften dazu führen, dass die Unternehmen künftig hohe Summen in Cybersicherheit investieren.¹