Die 17-jährige US-Amerikanerin Lillian Kay Petersen hat ein digitales System für die Prognose von Ernten entwickelt. Für diesen Beitrag gegen die Unterernährung von Kindern in aller Welt errang sie den ersten Platz beim "Regeneron Scienes Talent Search", einem renommierten US-Forschungswettbewerb für Jugendliche, und erhielt ein Preisgeld von 250.000 Dollar. Petersen nutzt tagesaktuelle Daten aus Satellitenbildern und weitere Informationsquellen, um für jedes afrikanische Land eine Vorhersage des Ernteertrags in den nächsten drei bis sechs Monaten zu erstellen. Falls eine Missernte ansteht, kann rechtzeitig gegengesteuert werden. Petersen hatte 2015 über die verheerende Dürre in Äthiopien gelesen und begonnen, sich mit Computermodellen über Ernteerträge unter wechselnden Bedingungen zu beschäftigen.
Ernte-Prognosen auch während Pandemie
Lillian Kay Petersons Entwicklung kommt zur richtigen Zeit. Bisher waren vergleichbare Modelle stets auf Beobachter vor Ort angewiesen, da es nur wenige Daten darüber gibt, welche Getreidearten wo gepflanzt werden. Durch die Covid-19-Pandemie können diese Beobachter jedoch nicht mehr reisen, daher sind konventionelle Frühwarnsysteme „blind“. Petersens System hingegen analysiert Satellitenbilder anhand andernorts bekannter Erntedaten und wendet diese Ergebnisse in den afrikanischen Ländern an. Somit ermöglicht sie es, die Ernte auch während der Pandemie zu prognostizieren. Inspiration für ihre Arbeit waren ihre drei Adoptivgeschwister, die an den Folgen von Mangelernährung leiden. Letzten Herbst hat die 17-Jährige mit Studien in Mathematik und Molekularbiologie an der renommierten Harvard University begonnen.
"OpenSurface" zeigt illegale Rodungen
Um den fortschreitenden Klimawandel zu verstehen und einzudämmen, kommen immer mehr Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI) zum Einsatz. Auswertungs- und Prognosealgorithmen führen Daten aus vielen verschieden Quellen zusammen und „lernen“ permanent dazu. So nutzt die KI-Plattform OpenSurface Daten aus Satelliten- und Drohnenaufnahmen, um Entwaldung und Waldbrände zu überwachen und zu prognostizieren. Mit Unterstützung der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) wird aktuell das erste Projekt für die staatliche Forstverwaltung in Chile umgesetzt. Dabei gleicht die KI geplante und genehmigte Landnutzungen mit dem tatsächlichen Grad der Waldvernichtung ab. Wo Unterschiede entdeckt werden, sendet OpenSurface eine Information bzw. Warnung an die Mitarbeiter der Forstverwaltung. Die Plattform ist offen zugänglich und könnte in Zukunft beispielsweise zur Erfassung der städtischen Bodennutzung eingesetzt werden.
Ideales Wetter für Öko-Strom
Nachhaltige Stromerzeugung mit Hilfe von Sonne oder Wind hat einen Haken: das Wetter. Ein KI-Projekt der Universität Köln simuliert das Zusammenspiel von Wetter, Energielieferanten und -verbrauchern, um Potenziale für Ausgleich und Regulierung des Stromverbrauchs aufzuzeigen. Ein anderes Projekt aus Texas verbindet Wetterdaten, Gebäudepläne, Stromrechnungen und Echtzeitdaten zum Stromverbrauch und erstellt ein Simulationsmodell für das betreffende Haus. In diesem „digitalen Zwilling“ des Gebäudes werden Veränderungen durchgespielt, um mögliche Energiesparmaßnahmen zu testen und an der optimalen Stelle in die Infrastruktur zu integrieren. Solche Simulationen könnten auch auf ganze Regionen übertragen werden.
Weniger Lebensmittel verschwenden
Das deutsche Projekt REIF will mit Unterstützung von KI die Verschwendung von Lebensmitteln in der Industrie reduzieren. Dabei geht es nicht um den privaten Abfall, sondern um geschätzte elf Millionen Tonnen Müll jährlich in Produktions-, Lagerungs- und Lieferprozessen. Einschränkungen aufgrund der Corona-Pandemie in Gastronomie und Tourismus verschärfen derzeit die Herausforderungen. Ein KI-System soll nun den Austausch und die Transparenz innerhalb der Lebensmittelindustrie erhöhen und ein Prognoseverfahren entwickeln, mit dem Angebot und Nachfrage besser aufeinander abgestimmt werden können. Hinter dem Projekt stehen Universitäten, Forschungseinrichtungen, Industrie sowie Organisationen aus Landwirtschaft und Klimaschutz. Das erklärte Ziel des REIF-Projektes lautet, Lebensmittelverluste in den Bereichen Molkerei-, Back- und Fleischprodukte um bis zu 90 Prozent zu reduzieren.
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