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Energiesparen, Bäumezählen und Tiefseetauchen mit KI

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Ina Lebedjew, Alina Metz, Sami Nenno, et al.2024
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Energiesparen, Bäumezählen und Tiefseetauchen mit KI

»Wie nachhaltig sind KI-Systeme?«

Inhalte

Intro

Geschrieben von Eva von Grafenstein Viktar Vasileuski

Bei te.ma veröffentlicht 19.06.2024

te.ma DOI https://doi.org/10.57964/yqke-0y84

Geschrieben von Eva von Grafenstein Viktar Vasileuski
Bei te.ma veröffentlicht 19.06.2024
te.ma DOI https://doi.org/10.57964/yqke-0y84

Mission Energiewende“ – so heißt der Podcast zum Klimawandel und neuen Energielösungen von detektor.fm. Für drei Folgen sind wir eine redaktionelle Partnerschaft eingegangen und haben bei uns publizierte Texte und Expertenstimmen gemeinsam ins Audio-Format übertragen. Dabei lag der Fokus auf KI und Nachhaltigkeit. 

In der ersten Folge unserer Kooperation geht es um den Energie- und Ressourcenverbrauch von KI-Anwendungen. Während Unternehmen, Projekte und Institutionen mithilfe von künstlicher Intelligenz nachhaltiger werden, verbraucht sie selbst teils hohe Ressourcen. detektor.fm-Moderatorin Ina Lebedjew und ihre Kollegin Alina Metz sprechen darüber mit den Experten Daphne Theodorakopoulos vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenzen und Sami Nenno vom Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft. Letzterer hatte sich bereits in einem Gastbeitrag auf te.ma intensiv mit der Frage auseinandergesetzt, wie KI-Modelle energiesparender werden können.

Die zweite Podcastfolge stellt eine KI-Anwendung vor, die auf hochaufgelösten Satellitenbildern Bäume in Afrika zählen kann. Sie bezieht sich auf ein bei te.ma erschienenes Re-Paper von Tucker et al. Laut den Autoren kann mithilfe dieser KI zum Beispiel eingeschätzt werden, wie viele Bäume auf einer bestimmten Fläche stehen und ob Aufforstungsprojekte wirksam sind. In der Folge sind Ina Lebedjew und ihre Kollegin Esther Stephan im Gespräch mit Christian Igel. Er ist Professor am Department of Computer Science der Universität Kopenhagen und entwickelt Algorithmen des maschinellen Lernens, die Satelliten- und Radarbilder auswerten.

In Folge drei unserer Kooperation geht es in die Tiefsee. te.ma-Kurator Matthias Karlbauer erklärt, wie Maschinelles Lernen dabei helfen kann, seltene Erden oder Stoffe aus Manganknollen abzubauen. Außerdem kommt Oliver Gunasekara, Geschäftsführer von „Impossible Metals“ zu Wort, deren Roboter „Eureka“ genau dafür eingesetzt wird. Kritisiert und in Perspektive gesetzt werden diese Möglichkeiten und Technologien von Helen Scales: Die Meeresbiologin verweist auf die teils verheerenden Folgen von Tiefseebergbau für Ökosysteme. 

In mehr als 320 bisher erschienenen Folgen von „Mission Energiewende“ geht detektor.fm der Frage nach, was Deutschland zum Klimaschutz beiträgt – und wo leider immer noch zu wenig getan wird. Die Themen reichen von Fake News bis Klimakrise, über klimaneutrales Reisen, den schonenden Umgang mit Wasser, fleischlose Ernährung bis hin zur Kreislaufwirtschaft in der Modeindustrie.

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