Umweltwissen durch KI: Fortschritt mit Fussabdruck

Künstliche Intelligenz ist omnipräsent. Ihre Nutzung entscheidet darüber, ob sie zur ökologischen Chance oder zum neuen Umweltproblem wird. Zielgerichtet und verantwortungsvoll eingesetzt, kann sie den nachhaltigen Wandel mitgestalten.

Von Annett Mundani, Mitglied ffu-pee, aus forum 2-2026

Künstliche Intelligenz (KI) prägt zunehmend unseren Umgang mit Umwelt, Ressourcen und Natur. Stetig wachsende Datenaufkommen sowie Fortschritte in KI-Systemen und Rechenkapazitäten eröffnen neue Chancen, latente Ursachen, Prozesse und Wirkungen in komplexen Ökosystemen besser zu verstehen.

In einem Reinraum von ASML in Veldhoven, Niederlande, werden EUV-Lithografie-Maschinen (EUV = extreme ultra violet) zusammengebaut, die für die Halbleiterindustrie für die Herstellung fortschrittlicher KI-Chips von essenzieller Bedeutung sind. (Foto: ASML, Michel de Heer)

KI als Motor für Umweltwissen

In der Wetter- und Klimamodellierung führt KI mehrskalige, heterogene und unvollständige Datensätze von Satelliten, Wetterstationen und Bodenmessungen zusammen. Sie schliesst Lücken in Beobachtungsdaten, entdeckt verborgene Muster und hilft, komplizierte Zusammenhänge zu begreifen. Gleichzeitig bleiben seltene Extremereignisse schwer vorherzusagen, da KI-Modelle deren Häufigkeit und Intensität oft unterschätzen.

Auch im Monitoring zeigt KI ihre Stärken. Anhand akustischer Signale oder Bilder identifiziert KI automatisch unterschiedliche Tier- und Pflanzenarten, erkennt Bestandsveränderungen und ermöglicht somit ökologische Überwachung mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung.

Breit eingesetzt hilft KI, die Energieversorgung, Mobilität und Produktion zu transformieren. In der Landwirtschaft sorgt sie mittels automatisierter Entscheidungs- und Steuerungsverfahren für eine gesteigerte Ressourceneffizienz durch präzise Bewässerung, optimierte Düngestrategien und die frühzeitige Erkennung von Stressfaktoren. In der Kreislaufwirtschaft unterstützt KI bei Aufbau und Verbesserung der Entsorgungslogistik und hilft, zirkuläre Kreisläufe zu schliessen.

Die verdeckten ökologischen Kosten

Trotz dieser Potenziale ist der ökologische Aufwand beträchtlich. Das Training grosser Modelle benötigt viel Energie; Rechenzentren verbrauchen enorme Wassermengen zur Kühlung. Die Produktion von Halbleitern und Sensoren erhöht den Bedarf an seltenen Erden und führt zu Eingriffen in empfindliche Ökosysteme. Kurze Gerätelebenszyklen, Rebound‑Effekte durch Änderung der Nutzungs- und Konsummuster sowie wachsende Mengen an Elektroschrott verschärfen die Umweltbelastung zusätzlich.

Weichenstellungen für nachhaltige KI

KI kann Wirtschaft, Gesellschaft und Wissenschaft unterstützen, entlang des gesamten Lebenszyklus umweltverträglich, wirtschaftlich erfolgreich und sozial gerecht zu handeln. Dafür braucht es klare Leitlinien. Energieeffiziente KI-Systeme, erneuerbare Rechenzentren und robuste Rohstoffkreisläufe sind zentrale Bausteine. Ebenso wichtig sind solide Dateninfrastrukturen, transparente Umweltkennzahlen und politische Rahmenbedingungen, die ökologische Kriterien verbindlich in Beschaffung, Regulierung und Innovationsförderung verankern. Zudem stärkt eine breite Digitalkompetenz die gesellschaftliche Fähigkeit, KI verantwortungsvoll zu nutzen. Trotz alledem bleibt die fachliche Expertise des Menschen unverzichtbar.