KI im Klimaschutz: Bäume zählen zur Rettung der Erde
Künstliche Intelligenz hat mittlerweile auch im Kampf gegen die Klimakrise eine wichtige Rolle eingenommen. Denn um wirksam gegen die Klimakrise und ihre Folgen vorgehen zu können, braucht es eine Menge Daten. So muss man beispielsweise erst einmal wissen, wie viele Bäume auf einer bestimmten Fläche stehen, um einschätzen zu können, ob Aufforstungsprojekte wirksam sind. Ein Team aus Forschenden hat es sich deshalb zur Aufgabe gemacht, alle Bäume der Welt zu zählen.
Dazu haben die Forschenden erst einmal in Nordafrika begonnen. Um die KI zu trainieren, wurden Satellitenbilder genutzt und darauf händisch Bäume markiert. Anschließend ließen die Fachleute die KI in der Umgebung nach weiteren Bäumen suchen. Diese Methode kann theoretisch auf ganze Regionen, Länder und Kontinente ausgeweitet werden.
Das ist das Ziel, wofür wir das machen. Ein System zu haben, das uns zu jedem Zeitpunkt sagt: Das ist der aktuelle Zustand.
Dr. Christian Igel, Professor am Department of Computer Science der Universität Kopenhagen
Eine KI zählt Bäume
Allerdings müssen die KI-Systeme kontinuierlich weiter trainiert werden, um verschiedene Baumarten und Bäume in unterschiedlichen Settings zu erkennen. Bäume im Amazonas sind zum Beispiel nicht vergleichbar mit Bäumen in Schweden. Und nach einem Waldbrand sieht der Hintergrund für die KI so anders aus, dass sie die Bäume nicht mehr erkennt.
Wie trainiert man eine solche KI? Und warum ist es wichtig, so viele Daten über die Welt zu sammeln? Darüber sprechen detektor.fm-Moderatorin Ina Lebedjew und Redakteurin Esther Stephan in der neuen Folge von „Mission Energiewende“. Esther hat dazu mit Dr. Christian Igel gesprochen. Er ist Professor am Department of Computer Science der Universität Kopenhagen und entwickelt Algorithmen des maschinellen Lernens, die Satelliten- und Radarbilder auswerten.
Diese Podcastfolge ist Teil einer dreiteiligen Themenreihe vom Podcast-Radio detektor.fm in Zusammenarbeit mit der Wissensplattform te.ma.