Erkenntnisse und Lösungen für die Umwelt Klimaherausforderungen bewältigen mit geografisch-räumlicher KI

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IBM nutzt seine geografisch-räumliche KI für die Analyse von städtischen Wärmeinseln in den Vereinigten Arabischen Emiraten, für die Wiederaufforstung in Kenia und zur Steigerung der Klimaresilienz in Großbritannien. In Zusammenarbeit mit der NASA entsteht ein neues KI Foundation Model für Wetter und Klima.

Foundation Models, die mit geografisch-räumlichen Informationen wie Satellitenbildern trainiert werden, sind bei der Bewältigung des Klimawandels hilfreich, sagt IBM. Anders als mit herkömmlichen KI-Modellen könnten Geodatenmodelle, die Satelliten- und Wetterdaten umfassen, schneller zu Erkenntnissen und Lösungen für die Umwelt führen.

Analyse von städtischen Wärmeinseln in den Vereinigten Arabischen Emiraten

Bis zum Ende dieses Jahrhunderts werden wahrscheinlich in vielen Städten starke Hitzewellen auftreten, wenn die Treibhausgasemissionen weiterhin auf hohem Niveau bleiben. Um nachhaltige Pläne für die zukünftige Bewohnbarkeit von Städten zu entwickeln, müssen die steigenden Hitzewerte genau abgebildet und berücksichtigt werden.

IBM und die Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) arbeiten daran, KI Foundation Models auf die Kartierung von städtischen Wärmeinseln anzuwenden – also Gebiete mit deutlich höheren Temperaturen im Vergleich zu umliegenden Orten. Diese innovative Forschung wendet insbesondere eine fein abgestimmte Version des geografisch-räumlichen Foundation Models von IBM an, um die städtische Umgebung in Abu Dhabi zu erfassen und zu verstehen, wie sich die Landschaft in den Vereinigten Arabischen Emiraten auf die Bildung von städtischen Hitzeinseln auswirkt.

Bis heute, so IBM, habe das Modell zu einer Verringerung der Hitzeinseleffekte in der Region um mehr als drei Grad Celsius geführt. Es sei zu erwarten, dass das Modell in Zukunft auch weiterhin Erkenntnisse für die Entwicklung von Stadtdesignstrategien liefert. Sie sollen dabei helfen, den städtischen Wärmestress in sich verändernden Klimazonen zu reduzieren.

Förderung von Wiederaufforstung und Wassernachhaltigkeit in Kenia

Im Dezember 2022 stellte Kenias Präsident William Ruto die Nationale Kampagne zur Anpflanzung von Bäumen und zur Wiederherstellung vor, mit der bis 2032 in ganz Kenia 15 Milliarden Bäume gepflanzt werden sollen, darunter auch in Gebieten mit kritisch betroffenen Wasserreservoirs. Während Wasserreservoirs etwa drei Viertel der Wasserressourcen des Landes ausmachen, trägt die Abholzung zur zunehmenden Wasserknappheit in diesen Regionen bei.

IBM und das Büro des Sonderbeauftragten für den Klimawandel der kenianischen Regierung, Ali Mohamed, haben eine Absichtserklärung unterzeichnet, um die nationale Kampagne zur Anpflanzung und Wiederherstellung von Bäumen durch eine Initiative zur Patenschaft für ein Wasserreservoir zu unterstützen. Eine neue digitale Plattform, die das IBM Foundation Model nutzt, gibt den Nutzern die Möglichkeit, Baumpflanzungen und Baumzuchtaktivitäten in bestimmten Wasserreservoirgebieten zu verfolgen und zu veranschaulichen. Lokale Entwickler könnten auch fein abgestimmte Modelle erstellen, die das geografisch-räumliche Modell von IBM mit ihren eigenen lokalen Informationen kombinieren, um die Wiederaufforstung zu überwachen und die oberirdische Biomasse, wie z. B. den gebundenen Kohlenstoff, zu messen. So würden die Bemühungen vor Ort vorangetrieben, mehr Bäume in Kenias Wasserreservoirgebieten zu pflanzen.

Erhöhung der Klimaresilienz in Großbritannien

Im Jahr 2021 arbeiteten IBM und das Hartree Centre des Science and Technology Facilities Council (STFC) zusammen, um u. a. die Anwendung von IBM-KI bei der Bekämpfung von Klimarisiken sowie zur Förderung der Resilienz in Großbritannien zu untersuchen.

Jetzt haben IBM, STFC und das Beratungsunternehmen Royal HaskoningDHV gemeinsam einen neuen Service entwickelt. Er nutzt die geografisch-räumlichen KI-Tools von IBM, um die Prozesse zur Bewertung von Klimarisiken für Unternehmen zu automatisieren und zu skalieren. Der erste Anwendungsfall des Service wird sich auf den Luftfahrtsektor konzentrieren, in dem die geografisch-räumliche KI von IBM die Auswirkungen wetterbedingter Probleme einschätzen soll, darunter:

• kurzfristige Auswirkungen von Extremwetterlagen auf den Flugbetrieb,

• langfristige Auswirkungen des Klimawandels auf den künftigen Flughafenbetrieb und die Infrastruktur.

Darüber hinaus fördern IBM und STFC Hartree Centre über das Hartree National Centre for Digital Innovation einen neuen Forschungsbereich mit Dark Matter Labs und Lucidminds als Teil ihres TreesAI-Projekts. Das Forschungsprojekt wird geografisch-räumliche KI-Technologien von IBM auf ihr GUS-Modell (Green Urban Scenarios) anwenden, um städtische Standorte zu kartieren, an denen Bäume gepflanzt werden können, um das Risiko von Überschwemmungen zu verringern. Die Bemühungen werden schließlich in eine umfassende digitale Planungsplattform für Stadtplaner, Projektentwickler und grüne Stadtinvestoren in ganz Großbritannien eingespeist.

KI Foundation Model für Wetter und Klima von IBM und NASA

Neben ihrer ursprünglichen Verpflichtung zur Entwicklung und Bereitstellung eines geografisch-räumlichen Foundation Model haben IBM und die NASA auch die Arbeit an einem neuen, separaten Foundation Model für Wetter und Klima angekündigt. Durch die Anwendung der KI-Technologie von IBM soll das Modell die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz von Wettervorhersagen und anderen Klimaanwendungen verbessern. Zu den Beispielanwendungen des Modells gehören nicht nur Vorhersagen, sondern auch die hochauflösende Abwärtsskalierung, die Ermittlung von Bedingungen, die Waldbrände fördern, und die Vorhersage meteorologischer Phänomene. Forschende von IBM arbeiten zusammen mit NASA-Experten daran, das Modell zu trainieren und zu validieren.

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