Die Zukunft der Datenverarbeitung muss nachhaltiger sein, wobei künstliche Intelligenz (KI) dabei eine Rolle spielen muss, auch wenn die zunehmende Verbreitung der Technologie den Energieverbrauch in die Höhe treibt.
Digitale Technologien wie KI können dabei helfen, Wege zur Reduzierung von Emissionen zu finden, etwa durch die Optimierung von Stromnetzen und die Entwicklung nachhaltiger Lieferketten. wird gesagt Stellvertretender Premierminister von Singapur Heng Swee Keat.
KI-Modelle können komplexe Umweltdaten analysieren, Verbesserungsmöglichkeiten finden und eine effizientere, datengesteuerte Entscheidungsfindung vorantreiben, sagte Heng beim Start des Alibaba-NTU Global E-Sustainability Corplab in Singapur.
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Aber auch die Digitalisierung selbst könne unseren CO2-Fußabdruck deutlich vergrößern, sagte er und wies darauf hin, dass allein die Technologiebranche derzeit für etwa 1,5 bis 4 Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich sei.
„Die digitale Revolution und die grüne Revolution hängen miteinander zusammen“, fügte er hinzu. „So wie die Zukunft der Nachhaltigkeit von KI vorangetrieben wird, muss auch die Zukunft der Datenverarbeitung umweltfreundlicher sein.“
Da der Energieverbrauch mit zunehmender KI-Nutzung sicherlich steigen werde, müsse jeder die KI gut nutzen, sagte er.
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Um dies zu erreichen, seien verschiedene Schritte erforderlich, um sicherzustellen, dass KI optimal umgesetzt und gleichzeitig Nachhaltigkeit erreicht werde, einschließlich Richtlinien, sagte Heng. Singapurs Roadmap für grüne Rechenzentren wurde beispielsweise Anfang des Jahres eingeführt, um die Nutzung grüner Energie, die Effizienz und die Rechenkapazität zu optimieren. In der Roadmap wird dargelegt, dass Rechenzentrumsbetreiber mit Unternehmen zusammenarbeiten müssen, um die Energieeffizienz von Hardware und Software zu verbessern, während Energieversorger den Einsatz grüner Energie erhöhen müssen.
Er fügte hinzu, dass das neue Unternehmenslabor, das von Alibaba und der Nanyang Technological University (NTU) eingerichtet wurde, eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Forschungs-, Innovations- und Unternehmenskapazitäten Singapurs spielt, insbesondere bei der Umsetzung von Forschungserkenntnissen in konkrete reale Anwendungen. Solche Kooperationen würden die Fachkompetenzen stärken und die interdisziplinäre Forschung erleichtern, sagte er.
Derzeit gibt es in Singapur mehr als 20 Unternehmenslabore an verschiedenen Universitäten, sagte Heng, darunter das Unternehmenslabor ExxonMobil-NTU-A*Star, zu dessen Bemühungen die Entwicklung effizienter Kohlenstoffabscheidungs- und Karbonisierungstechnologien gehört.
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Der Schwerpunkt der Alibaba-NTU-Forschungseinrichtung liege auf der Entwicklung nachhaltiger digitaler Anwendungen, etwa grüner KI-Modelle, um neue Wege zur Senkung des Energieverbrauchs und zur Minimierung der Umweltbelastung zu finden, sagte er. Dies könne intelligente digitale Technologie und eine bessere städtische Nachhaltigkeit unterstützen, fügte er hinzu.
Dies könnte zunehmend an Bedeutung gewinnen, da es unwahrscheinlich ist, dass Unternehmen ihre Einführung von KI zurückhalten, selbst wenn sie Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Umwelt haben.
Laut einer Umfrage äußerten etwa 64 % der Befragten Bedenken über die Auswirkungen von KI- und maschinellen Lerninitiativen auf ihren Energieverbrauch und ihren CO2-Fußabdruck Studie veröffentlicht von der KI-basierten Plattform Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) und S&P Global Market Intelligence. Weitere 25 % sagten, sie seien über diese Auswirkungen sehr besorgt.
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Die im zweiten Quartal 2024 durchgeführte Umfrage umfasste 1.519 Entscheidungsträger im Bereich KI und maschinelles Lernen aus Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Anbietern von KI-Technologie.
Etwa 42 % der Befragten gaben an, dass ihre Unternehmen im vergangenen Jahr in energieeffiziente IT-Hardware investiert hätten, um die potenziellen Umweltauswirkungen ihrer KI-Projekte zu bewältigen. Laut der Studie gaben 56 % davon an, dass es große oder sehr große Auswirkungen hatte.
Trotz Bedenken haben 33 % der Befragten KI-Projekte, die weit verbreitet sind und einen erheblichen Mehrwert generieren, verglichen mit 28 % im letzten Jahr. Spitzenreiter sind die Befragten in Nordamerika, wo 48 % KI in großem Umfang implementiert haben, gefolgt von der Region Asien-Pazifik mit 26 % und EMEA mit 25 %.
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Darüber hinaus erforschen 88 % aktiv Gen AI über andere KI-Anwendungen hinaus. Beispielsweise beschäftigten sich 61 % mit Vorhersagemodellen, 51 % mit Klassifizierung, 30 % mit Expertensystemen und 30 % mit Robotik.
Etwa 24 % der Befragten betrachten Gen AI als eine integrierte Fähigkeit, die in ihrem gesamten Unternehmen eingesetzt wird. Weitere 37 % haben Gen AI in der Produktion implementiert, es aber noch nicht skaliert, während 11 % nicht in Gen AI investiert haben.
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Im Durchschnitt befinden sich in Organisationen 10 KI-Projekte in der Pilotphase, während sich 16 davon in der begrenzten Implementierungsphase befinden. Nur sechs KI-Initiativen wurden in großem Umfang umgesetzt.
Auf die Frage nach den größten Technologiehindernissen bei der Einführung nannten 35 % die Datenspeicherung und -verwaltung, während 26 % die Computertechnologie nannten und 23 % die Sicherheit als Hindernis ansahen.
