Reduzierung der Kohlenstoffemissionen mit KI

In der Computerbranche erfährt man, wie Reinforcement Learning die Energieeffizienz in schwer zu reduzierenden Branchen steigern kann – mit potenziell transformativen Auswirkungen auf die globalen CO2-Emissionen.

In diesem Artikel haben wir dargelegt, wie die Dekarbonisierung der Cloud von der Dekarbonisierung von Baumaterialien abhängt - insbesondere von Stahl und Beton. Ein Start-up-Unternehmen, das genau das versucht, ist Carbon Re, ein KI- und Klimatechnologieunternehmen, das aus der Cambridge University und der UCL ausgegründet wurde. Das Unternehmen hat kürzlich eine Startfinanzierung in Höhe von 4,2 Mio. £ aufgebracht und baut die weltweit fortschrittlichste KI-Plattform für die industrielle Dekarbonisierung auf, indem es Reinforcement Learning nutzt, um die Emissionen kritischer Industrien zu reduzieren.

Carbon Re zielt darauf ab, die Kohlenstoffemissionen zu reduzieren, die von der Grundstoffindustrie - Zement, Glas, Metalle, Papier, Keramik und Chemikalien - verursacht werden. Was diese Industrien eint, ist die Notwendigkeit immenser Temperaturen für die Fertigung. Sie werden zusammenfassend als "schwer zu reduzieren" bezeichnet, da sie zusammen mit etwa 22 % der weltweiten CO2-Emissionen Bausteine der wirtschaftlichen Entwicklung darstellen.

Aiden O'Sullivan ist CTO und Mitbegründer von Carbon Re. Er ist auch Akademiker und Pionier in der Anwendung von KI-to-Energy-Systemen. Er leitet das Energy and Artificial Intelligence Lab am UCL und ist außerdem Fellow am Alan Turing Institute und Program Committee Chair in AI and Climate Change am Centre for AI & Climate. Er beschreibt das grundlegende Problem, das er und das Team lösen wollten.

"Man kann nicht einfach alles elektrifizieren, weil man diese wirklich hohen Temperaturen braucht, um diese chemischen Reaktionen zu bekommen. Was wir tun wollen, ist, den Materialwechsel zu erleichtern. Wie stellen wir diese Materialien so her, dass die Kohlenstoffemissionen reduziert werden? Wir verfolgen diesen Ansatz bei Stahl und Glas, beginnen aber mit Zement, dem größten Emittenten in diesem Bereich."

Transformieren eines reaktiven Modells

Aus der Sicht eines Kunden ist die SaaS-Plattform Carbon Re Delta Zero sehr einfach zu bedienen. Eine API verbindet die Plattform mit der Anlage, so dass die Daten in einen maßgeschneiderten digitalen Live-Zwilling der Anlage eingespeist werden. Auf der Anlagenseite wird keine Software installiert. Der KI-Agent gibt dann im Minutentakt Empfehlungen zur Optimierung. Die Bedingungen und Inputs in der Zementindustrie sind sehr veränderlich, aber das Mittel passt sich an. O'Sullivan erklärt, warum die Zementherstellung so volatil ist.

"Es ist eine Branche mit unglaublich niedrigen Margen. Wenn sich zum Beispiel der Preis für indonesische Kohle ändert, könnten sie australische Kohle kaufen. Dieser Treibstoff reist weiter, so dass sich die Bedingungen ändern. Vielleicht wird es nass, vielleicht ist es eine andere Art von Naht. Der Energiegehalt davon wird sich ändern. Eines Tages zwei Tonnen Kohle in den Ofen zu geben, könnte eine sehr gute Idee sein. Am nächsten Tag könnte das völlig unzureichend sein. Oder es könnte viel zu viel sein.

"Diese Branchen sind reaktiv. Es würde sich so manifestieren, dass man die zwei Tonnen Kohle hineinsteckt, sieht, was passiert, und vier Stunden später trifft man eine Entscheidung darüber, ob das das Richtige war, und entscheidet dann, was man beim nächsten Mal tut. Unser digitaler Zwilling ermöglicht es ihnen, die Auswirkungen dieser Entscheidungen in Echtzeit zu simulieren. Unsere Reinforcement-Learning-Agenten geben eine Empfehlung für die richtigen Einstellungen und dann überwachen wir diesen Prozess im Laufe der Zeit. Es verwandelt ein reaktives Modell in ein prädiktives."

Die Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs reduziert die CO2-Emissionen, und die damit verbundenen Mengen sind so immens, dass kleine Änderungen erhebliche Auswirkungen haben können.

Eine kleine Änderung des Kraftstoffverbrauchs führt zu enormen Einsparungen bei den Kohlenstoffemissionen, da sie die schmutzigsten Kraftstoffe verbrennen, die Kraftstoffe mit der höchsten Energiedichte, um diese hohen Temperaturen zu erreichen."

Wie hat eine so traditionelle Branche auf KI reagiert?

"Da es sich um eine ingenieurwissenschaftliche und technische Disziplin handelt, sind sie oft sehr daran interessiert, neue Technologien auszuprobieren", sagt O'Sullivan. "Es gab ein ziemlich großes Interesse an dem, was wir machen wollen. Wir führen drei Versuche mit Pflanzen auf der ganzen Welt durch und sind in Gesprächen für Pflanzen in Großbritannien und Europa."

Climate Tech war noch nicht ehrgeizig genug

Es gab Herausforderungen bei der Entwicklung des Dienstes. O'Sullivan räumt ein, dass es nicht einfach ist, qualitativ hochwertige Daten aus Fabriken und Industrieanlagen zu erhalten.

"Es ist etwas, das man überwinden muss, um das Problem zu lösen. Wir brauchten vorbereitende Kenntnisse über industrielle Computersysteme, verteilte Steuerungssysteme, die verschiedenen ISOs und die verschiedenen Standards, die sie haben. Das war die Grundlage, die es uns ermöglichte, dann die KI-Arbeit zu leisten. Es gibt noch viel mehr Komplexität, mit der wir es allein in Bezug auf die Beschaffung der Daten zu tun haben."

ChatGPT ist das nicht, und das nicht nur in Bezug auf die Komplexität des Datentrainings der Modelle. Die Ethik der generativen KI ist komplex, aber die Arbeit von O'Sullivan und Carbon Re ist eines der stärksten Beispiele für die Vorteile, die der Zweig des Reinforcement Learning der KI für uns alle bringen kann. Die Energieeffizienz der "schwer zu reduzierenden" Industrien zu erhöhen, spart diesen Industrien nicht nur Geld, sondern könnte die globalen Kohlenstoffemissionen recht schnell erheblich reduzieren. Für die Branchen selbst sieht es nach dem sprichwörtlichen Kinderspiel aus.

"Die Kraftstoffkosten machen etwa 25 % der Gesamtkosten für diese Branchen aus", sagt O'Sullivan. Wir planen, die Energieeffizienz des Prozesses zu verbessern. Es gibt keine Vorabinvestitionen. Es ist rein digital. Wir wollen skalieren, um eine Wirkung von Gigatonnen zu erzielen. Dafür brauchen wir skalierbare, einfach zu implementierende Produkte, die wir innerhalb von sechs Wochen in ein Zementwerk bringen können. Es gibt etwa 3000 Zementwerke auf der Welt, also gibt es 3000 Probleme zu lösen."

Trotz des enormen kommerziellen Potenzials von Carbon Re sagt O'Sullivan, dass er Erfolg daran definieren wird, wie viele Unternehmen ihnen in diesen Bereich folgen. Er kritisiert die KI-Community als Ganzes vorsichtig für ihren mangelnden Ehrgeiz in Sachen Klima.

"Die KI-Community hat im Allgemeinen nicht genug gegen den Klimawandel getan. Wir haben uns darauf konzentriert, Probleme zu lösen, von denen wir wissen, dass wir sie lösen können, anstatt uns mit Problemen zu beschäftigen, die tatsächlich gelöst werden müssen. Es gibt so viele Startups, die in den Bereich der Computer Vision kommen, weil man mehr oder weniger weiß, dass die Technologie funktionieren wird. Es gibt nicht den Ehrgeiz, KI in einen Bereich zu bringen, in dem man sich nicht sicher ist, ob sie funktionieren wird. Deshalb wünsche ich mir mehr Ehrgeiz in der Klimatechnologie. Wenn Carbon Re ein Erfolg wird, wird es andere Unternehmen dazu inspirieren, ähnliche Dinge zu tun. Das ist es, was ich als Erfolg sehe; Nicht indem wir die Welt übernehmen, sondern indem wir mehr Unternehmen wie uns in diesem Bereich sehen, die andere echte Probleme lösen.

"Es gibt eine Menge zu tun."

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf unserer Schwester-Website Computing