Exporten zufolge lasse sich bei einer Reduzierung der Treibhausemissionen von Unternehmen vor allem auf ein Pferd setzen: aufstrebende Technologien. Hierzu zählen unter anderem künstliche Intelligenz und das Metaverse. Um dieses umzusetzen, seien jedoch große Datenmengen und Fachleute erforderlich, erklärten die Experten am 25. Mai auf der BEYOND EXPO 2024. 

Ein Beispiel für eine solche innovative Technologie auf Basis künstlicher Intelligenz: Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM), das aus Algorithmen für neuronale Netze zur Analyse riesiger Datenmengen besteht. Dieses fasst Informationen zusammen und erzeugt anspruchsvolle Ergebnisse in einer erheblich höheren Geschwindigkeit, als jene, die eine menschlicher Kollege umsetzen könnte. 

Dies könnte Chen Nan, stellvertretender Direktor des Forschungsinstituts bei SinoCarbon Innovation and Investment Co., Ltd. zufolge beispielsweise die Arbeitsabläufe für die Kohlenstoffabscheidung und den Kohlenstoffhandel automatisieren. 

Dennoch müssen die Menschen nicht fürchten, dass KI ihre Jobs raubt oder menschliche Arbeitskraft gänzlich überflüssig werden lässt. Denn Experten warnten davor, dass die von diesen Sprachmodellen generierten Informationen manchmal ungenau und unzuverlässig sein könnten. Die Einbeziehung von Fachleuten bei der Schulung der Modelle sei daher genau so unerlässlich, wie eine Kontrolle der Ergebnisse. "Wenn wir KI einsetzen, um den Betrieb einer Windkraftanlage zu verbessern oder einen idealen Standort für eine Anlage für erneuerbare Energien auszuwählen, erwarten wir normalerweise etwas Präziseres", so Chen. 

Ihm zufolge ist Kohlenstoffemissionsmanagement, das auf KI basiert, vielversprechend für die Kommerzialisierung in Bereichen wie Kohlenstoffbilanzierung und Kohlenstoffhandel - denn die Kohlenstoffbilanzierung, die den Prozess der Quantifizierung von Treibhausgasemissionen beschreibt, kann sehr komplex sein. An verschiedenen Orten und in verschiedenen Branchen herrschen Unterschiede in Standards, Anforderungen und Richtlinien. Dies macht die Kohlenstoffbilanzierung zu einem komplexen Unterfangen und stellt für viele Branchenvertreter eine hohe Hürde dar. 

KI könnte in diesem Bereich dabei unterstützen, relevante Richtlinien und Standards zu identifizieren und gleichzeitig deren Unterschiede auf der Grundlage spezifischer Szenarien hervorzuheben. Chen stellte dabei klar, dass dies nur funktioniere, wenn Fachleute an der Bereitstellung spezifischer Modellschulungsrichtlinien beteiligt wären, um diese zu analysieren und zu vergleichen. 

Neben den Herausforderungne, die Kohlenstoffbilanzierungen und Kohlenstoffhandel mit sich bringen, stehen Unternehmen auch vor Hürden bei der Erfüllung ihrer Berichtspflichten gegenüber dem Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) der Europäischen Union. Das CBAM ist ein Instrument, das die Verlagerung von Emissionen aus Nicht-EU-Ländern bekämpfen soll und ab 2026 Strafzölle auf emmissionsbelastete Produkte verhängt. 

In genau solchen Szenarien könnten LLMs laut Chen eine große Hilfe sein. Obwohl die Regulierungsbehörden detaillierte Regeln für die Berechnung der eingebetteten Emissionen während des Produktionsprozesses von CBAM-Gütern vorgeben, könnte die KI den Importeuren helfen zu verstehen, wo und wie sie die notwendigen Informationen ausfüllen müssen, erklärte Chen hierzu. 

Gleichzeitig könnte künstliche Intelligenz auch den internationalen Emissionshandel erleichtern. Bisher werden finanzmathematische Modelle zur Vorhersage der Preise auf dem Kohlenstoffmarkt verwendet. Durch den Einsatz von KI könnte jedoch der Kohlenstoffhandel durch umfassendere und spezifischere Strategien verbessert werden. Doch auch in diesem Szenario gilt wie in den bereits Beschriebenen Fällen: die KI benötigt die Anleitung durch menschliche Experten. Diese müssten die Systeme mit Wissen über relevante Politiken, Vorschriften und spezifische Handelsregeln versorgen, so Chen. 

Experten sind der Meinung, dass durch die Nutzung von KI und dem Metaversum neue Energiesparmaßnahmen für Unternehmen entstehen könnten. "Die Ausbildung von KI in Metaversen wird das neue Paradigma für die KI-Forschung und -Entwicklung werden", erklärte Yuan Yu. Dieser ist Direktor des Metaverse and Digitalization Promotion Center des Tsinghua Industrial Research Institute. Branchenexperten stuften das Metaverse zudem als ein Ausbildungsumfeld mit geringeren Kosten und Risiken sowie höherer Effizienz und Vielfalt ein - was  daher dazu beitragen würde, die Entwicklung von KI zur Bewältigung des Klimawandels voranzutreiben. 

Zu den ersten Ansätzen dieses neuen Paradigmas gehört das Testen autonomer Fahrzeuge unter verschiedenen komplexen Straßenbedingungen in einer virtuellen Welt. Dieses Vorgehen ist in der Industrie bereits gängige Praxis. Das industrielle Metaversum, angetrieben durch digitale Zwillingstechnologien, eine virtuelle Darstellung eines physischen Objekts, Systems oder Prozesses, könne zudem ein wirksames Instrument im Kampf gegen den Klimawandel sein. 

"Langfristige Klimaprognosen sind aufgrund der Komplexität der Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Faktoren bekanntermaßen schwierig", erklärte Ralf Ma, Geschäftsführer der Beijing Miaorun Technology Co. Ltd. Doch "Eine qualitativ hochwertige Nachbildung unseres Planeten könnte unsere Fähigkeit zur Vorhersage von Klimamustern verbessern.", so Ma.