Das Wachstum der KI gestaltet sowohl die Energiebranche als auch die Umweltwissenschaften neu. Im Energiesektor wird maschinelles Lernen eingesetzt, um alles von Prognosen erneuerbarer Energien bis hin zur Netzstabilität zu optimieren.

Gleichzeitig erfordert der Betrieb der KI selbst einen erheblichen Stromverbrauch. Beispielsweise verbrauchten Rechenzentren (die KI-Dienste betreiben) im Jahr 2024 bereits etwa 415 TWh – rund 1,5 % des weltweiten Stromverbrauchs – und es wird erwartet, dass sich dieser Wert bis 2030 mehr als verdoppelt.

Um diesen Bedarf zu decken, sind vielfältige Energiequellen erforderlich: Die IEA stellt fest, dass etwa die Hälfte des Stroms für neue Rechenzentren aus erneuerbaren Energien stammen wird (wobei Erdgas, Kernenergie und andere Quellen den Rest ausmachen). Diese doppelte Natur – KI benötigt Energie, während sie gleichzeitig hilft, Energie zu managen – bedeutet, dass Energie und Technologie gemeinsam auf einem Weg sind.

Anwendungen der KI im Energiesektor

KI verändert bereits, wie wir Energie erzeugen, verteilen und verbrauchen. Wichtige Anwendungsbereiche sind:

• Prognose und Integration erneuerbarer Energien: Maschinelles Lernen kann Kurz- und Mittelfristprognosen für Wind- und Solarstrom erheblich verbessern. Durch die Analyse umfangreicher meteorologischer und Netzdaten erleichtert KI die Integration variabler erneuerbarer Energien, ohne überschüssige Energie zu verschwenden.
  Ein Bericht der IRENA aus dem Jahr 2019 weist darauf hin, dass KI-gestützte Wetter- und Erzeugungsprognosen Abregelungen von Solar- und Windenergie reduzieren könnten. Die IEA betont ebenfalls, dass KI-basierte Prognosen helfen, Netze mit mehr dezentraler Erzeugung auszugleichen und so „Abregelungen und Emissionen“ erneuerbarer Energien zu verringern.
  Genauere Vorhersagen ermöglichen es Betreibern, bessere Gebote auf Energiemärkten abzugeben und die Erzeugung effizienter zu steuern.
• Netzoptimierung und Resilienz: Moderne Stromnetze sind komplex und oft durch Spitzenlasten belastet. KI hilft, indem sie Fehler automatisch erkennt und den Energiefluss steuert.
  Beispielsweise können KI-basierte Systeme Ausrüstungsfehler schneller lokalisieren und so Ausfallzeiten um 30–50 % verkürzen. Intelligente Sensoren und Steuerungsalgorithmen können zudem die effektive Kapazität von Übertragungsleitungen erhöhen.
  Die IEA prognostiziert, dass KI-Werkzeuge bis zu 175 GW zusätzliche Übertragungskapazität freisetzen könnten, ohne neue Leitungen zu bauen. In einem digitalisierten „Smart Grid“ lernt KI kontinuierlich Lastmuster, um Spitzen zu glätten und das Angebot auszugleichen.
• Effizienz in Industrie und Gebäuden: KI wird breit eingesetzt, um den Energieverbrauch in Fabriken, Raffinerien, Büros und Wohnungen zu optimieren. In der Industrie beschleunigt KI die Planung und optimiert Prozesse.
  Die IEA berichtet, dass der Einsatz bestehender KI-Technologien im industriellen Energiesektor mehr Energie einsparen könnte als der gesamte Jahresverbrauch Mexikos. In Gebäuden steuert KI Heizung, Kühlung und Beleuchtung.
  Bestehende KI-basierte HVAC-Steuerungssysteme könnten bei globaler Anwendung den Strombedarf um etwa 300 TWh pro Jahr senken (vergleichbar mit der kombinierten Jahreserzeugung Australiens und Neuseelands). Im Verkehr optimiert KI den Verkehrsfluss und die Logistik: Eine Schätzung geht davon aus, dass KI-gestützte Routenplanung so viel Energie einsparen könnte, wie 120 Millionen Autos jährlich verbrauchen, wobei Rebound-Effekte (z. B. mehr Fahrten) berücksichtigt werden müssen.
• Energiespeicherung und Marktoperationen: KI ist entscheidend für Energiespeicher und die Gestaltung von Strommärkten. In Batteriesystemen lernt KI Preis- und Nachfrageverläufe, um Strom günstig zu kaufen und bei hohem Wert zu verkaufen.
  Zum Beispiel nutzt das Hornsdale-Batterieprojekt von Tesla in Australien einen KI-„Autobidder“, der die Einnahmen im Vergleich zu menschlichen Geboten verfünffacht. In Echtzeitmärkten können KI-Algorithmen Strom innerhalb von Millisekunden handeln, um Netze im Gleichgewicht zu halten.
  IRENA weist darauf hin, dass solche „fortgeschrittenen KI“-Modelle ideal für das Management von Intraday-Märkten und flexibler Nachfrage sind.
• Wartung und Prognosen: Über den Energiefluss hinaus unterstützt KI die vorausschauende Wartung. Sensoren an Turbinen, Transformatoren und Kesseln liefern Daten für KI-Modelle, die Ausfälle vorhersagen.
  Dies reduziert Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer der Anlagen. In der Öl- und Gasindustrie erkennt KI bereits Lecks und prognostiziert den Zustand von Pipelines. Im Bereich der erneuerbaren Energien kann KI abschätzen, wann eine Windturbine gewartet werden muss, was die Verfügbarkeit erhöht und Energieverschwendung minimiert.

Diese Anwendungen tragen gemeinsam dazu bei, Kosten zu senken, die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Emissionen zu reduzieren. Die IEA stellt fest, dass der Einsatz von KI im gesamten Energiesystem die betrieblichen Emissionen direkt verringern kann – etwa durch verbesserte Anlageneffizienz oder optimierte Brennstoffmischung – selbst wenn der energiebedingte KI-Verbrauch steigt.

Anwendungen der KI im Umweltschutz

Außerhalb des Energiesektors ist KI ein leistungsfähiges Werkzeug für Umwelt- und Klimawissenschaften. Sie ist besonders gut darin, Muster und Anomalien in großen Datensätzen zu erkennen, was sie für Überwachung, Modellierung und Management nützlich macht:

• Klimaund Wettermodellierung: Wichtige wissenschaftliche Einrichtungen nutzen KI, um Wetter- und Klimamodelle genauer zu machen. Beispielsweise haben NASA und IBM das Open-Source-KI-Modell Prithvi für Wetter und Klima veröffentlicht, das auf jahrzehntelangen historischen Daten trainiert wurde.
  Dieses Modell kann die räumliche Auflösung von Klimasimulationen (bis auf regionale Ebenen) verbessern und Kurzzeitprognosen präzisieren. Solche KI-Modelle ermöglichen bessere Vorhersagen extremer Wetterereignisse und Klimatrends, was direkt in Anpassungsplanungen einfließt.
• Abholzung und Landüberwachung: Satelliten erzeugen Petabytes an Erdbeobachtungsbildern. KI analysiert diese Bilder, um Wälder und Landnutzung zu überwachen.
  So wurden KI-gestützte Plattformen in über 30 Ländern eingesetzt, um Millionen Hektar Abholzung zu kartieren und den Kohlenstoffvorrat in Wäldern zu schätzen. Durch automatisierte Bildanalyse liefert KI Naturschützern nahezu Echtzeitkarten von Habitatverlusten und unterstützt gezielte Wiederaufforstung.
  Ähnliche Techniken verfolgen die Ausdehnung von Städten, Gletscherschmelze und andere Landbedeckungsveränderungen, die Kohlenstoffkreislauf und Biodiversität beeinflussen.
• Ozean- und Verschmutzungsbeseitigung: KI hilft auch, Verschmutzungen zu kartieren und Reinigungsmaßnahmen zu steuern. Organisationen wie The Ocean Cleanup nutzen maschinelles Sehen, um schwimmenden Plastikmüll in abgelegenen Meeresregionen zu erkennen und zu kartieren.
  Durch das Training der KI mit Satelliten- und Drohnenbildern entstehen detaillierte Verschmutzungskarten, sodass Reinigungsschiffe gezielt Gebiete mit hoher Müllkonzentration ansteuern können. KI wird auch auf Deponien und Recyclinganlagen eingesetzt: Ein Start-up hat mit KI Milliarden von Abfallobjekten gescannt und zehntausende Tonnen recycelbarer Materialien identifiziert, die sonst entsorgt worden wären.
  In beiden Fällen beschleunigt KI Prozesse, die früher manuell oder gar nicht durchgeführt wurden, erheblich.
• Wasser und Landwirtschaft: Im Wassermanagement prognostiziert KI Dürren und Überschwemmungen, indem sie Wetter-, Boden- und Nutzungsdaten integriert. Landwirte verwenden „präzise Landwirtschaft“-Werkzeuge (oft KI-gestützt), um Bewässerung und Düngung zu optimieren, Erträge zu steigern und Abfluss zu reduzieren.
  Globale Experten betonen, dass KI die Verbreitung nachhaltiger Landwirtschaft beschleunigen kann, indem sie Verschwendung verringert und Ressourcen schont. (Beispielsweise haben KI-gesteuerte Bewässerungssysteme Einsparungen von bis zu 40 % bei Wasser- und Energieverbrauch gezeigt.)
• Katastrophenmanagement und Biodiversität: Rettungsdienste nutzen KI, um die Ausbreitung von Waldbränden vorherzusagen, Evakuierungsrouten zu optimieren und Hilfslogistik zu koordinieren.
  KI-Modelle werden trainiert, Satellitenbilder auf Anzeichen von Dürre oder Schädlingsbefall zu analysieren (Frühwarnung für Landwirte). Der Naturschutz setzt KI ein, um Tiere in Bewegungsmelderaufnahmen oder Audioaufzeichnungen zu identifizieren und so bedrohte Arten zu schützen.
  Ein KI-System in Afrika lernte beispielsweise, regionale Wetterlagen vorherzusagen, um Dörfer in Burundi, Tschad und Sudan vor bevorstehenden Überschwemmungen oder Dürren zu warnen.

Diese Anwendungen zeigen den breiten Nutzen von KI: Sie verarbeitet komplexe Umweltdaten in Echtzeit und liefert Erkenntnisse (z. B. zu Emissionen, Ressourcennutzung oder Ökosystemveränderungen), die Menschen allein nicht bewältigen können.
Wie die UNESCO-Initiative KI für den Planeten betont, kann die Kombination von KI mit globalen Daten bessere Entscheidungen ermöglichen – etwa durch Frühwarnsysteme für extreme Wetterereignisse und den Meeresspiegelanstieg, die über drei Milliarden gefährdete Menschen schützen.

Herausforderungen und ethische Überlegungen

Trotz ihres Potenzials wirft KI auch wichtige Herausforderungen für Energieverbrauch und Umwelt auf:

• Energie- und CO₂-Fußabdruck: Das Training und der Betrieb von KI-Modellen – insbesondere großer Sprachmodelle (LLMs) – verbrauchen viel Strom. Die IEA warnt, dass Rechenzentren zu den am schnellsten wachsenden Stromverbrauchern gehören.
  Generative KI zieht bereits eine Stromlast vergleichbar mit der eines kleinen Landes. Laut UNESCO verbraucht eine einzelne KI-Anfrage etwa 0,34 Wh (was global über 300 GWh pro Jahr entspricht, also dem Jahresverbrauch von rund 3 Millionen Menschen).
  Unkontrolliert könnte der Anteil der KI an den globalen Emissionen von derzeit etwa 0,5 % bis 2035 auf 1–1,5 % steigen. (Zum Vergleich: KI-Anwendungen im Endverbrauch könnten die CO₂-Emissionen im Energiesektor bis 2035 um bis zu 5 % senken – ein Nutzen, der den KI-Fußabdruck deutlich übersteigt – doch dafür müssen viele Hürden überwunden werden.)
• Ressourcenverbrauch: Der Bau und die Kühlung von Rechenzentren erfordern Rohstoffe und Wasser. Die Herstellung eines einzelnen Computers für KI kann Hunderte Kilogramm Mineralien und Metalle benötigen, und die spezialisierten Chips enthalten seltene Elemente wie Gallium (über 99 % der Galliumveredelung erfolgt in China).
  Dies trägt zu Elektroschrott und Bergbaufolgen bei. Rechenzentren verbrauchen zudem enorme Wassermengen zur Kühlung – eine Schätzung geht davon aus, dass die KI-bezogene Kühlung den dänischen Wasserverbrauch um das Sechsfache übersteigen könnte.
  Solche Auswirkungen erfordern ein sorgfältiges Management des KI-Wachstums.
• Rebound- und Gerechtigkeitseffekte: Effizienzsteigerungen durch KI können durch erhöhten Verbrauch ausgeglichen werden (z. B. günstigere Reisen oder mehr Energieverbrauch). Die IEA warnt, dass ohne gezielte Politik der Netto-Klimanutzen der KI durch Rebound-Effekte geschmälert werden könnte.
  Außerdem ist die KI-Nutzung ungleich verteilt: Nur wenige Länder und Unternehmen verfügen derzeit über die Infrastruktur und Daten, um KI voll auszuschöpfen. Die IEA stellt fest, dass der Energiesektor im Vergleich zur Tech-Branche weniger KI-Expertise hat und viele Regionen (insbesondere im Globalen Süden) nur begrenzte Rechenzentren besitzen.
  Dies könnte digitale Gräben vertiefen, wenn dem nicht entgegengewirkt wird.
• Ethische und Governance-Fragen: Über den CO₂-Fußabdruck hinaus birgt KI soziale Risiken. Automatisierte Entscheidungen im Energie- und Umweltbereich müssen fair und transparent sein.
  Datenschutz (z. B. bei intelligenten Zählern), algorithmische Verzerrungen und Cybersicherheit kritischer Infrastrukturen sind ernsthafte Anliegen. Experten betonen die Notwendigkeit von Standards und Richtlinien: UNESCO- und UN-Initiativen ermutigen Länder, ethische und nachhaltige KI-Leitlinien zu übernehmen.
  Beispielsweise enthält die UNESCO-Empfehlung zur KI-Ethik (2021) ein Kapitel zum Umwelteinfluss. Zusammenarbeit und Regulierung sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Werkzeuge wirklich Nachhaltigkeitsziele fördern, ohne unbeabsichtigten Schaden anzurichten.

Globale Initiativen und Ausblick

Regierungen und internationale Organisationen erkennen die Rolle der KI an. Das US-Energieministerium hat beispielsweise Programme gestartet, um das Stromnetz mit KI zu modernisieren.

Ein DOE-Bericht (2024) hebt KI in Netzplanung, Genehmigungen und Resilienz hervor und sieht sogar vor, dass LLMs bei Bundesprüfungen unterstützen. Ebenso hat die IEA ihre eigene globale Analyse („Energy and AI“, 2025) veröffentlicht, um politische Entscheidungsträger zu unterstützen.

Auf UN-Seite verfolgt die UNESCO-Allianz AI for the Planet (mit UNDP, Technologiepartnern und NGOs) das Ziel, KI-Lösungen für den Klimaschutz zu priorisieren und zu skalieren. Dazu gehört die Identifikation wichtiger KI-Anwendungsfälle (z. B. Emissionsüberwachung) und die Vernetzung von Innovationen mit Finanzierung und Akteuren.

Mit Blick auf die Zukunft wird der Einfluss der KI weiter wachsen. Fortschritte wie kleinere, effizientere Modelle können den KI-Fußabdruck deutlich reduzieren. 

Gleichzeitig bieten KI-gestützte Energielösungen (wie intelligente Netze für erneuerbare Energien und adaptive Klimavorhersagen) Werkzeuge, um die Klimakrise zu bewältigen. Um die Vorteile zu realisieren, sind fortgesetzte Forschung und Entwicklung, offener Datenaustausch und verantwortungsvolle Politik erforderlich.

Wie das Weltwirtschaftsforum feststellt, ist KI kein Allheilmittel – aber mit gemeinsamer Anstrengung kann sie ein starker Beschleuniger für nachhaltige Energie und Umweltverantwortung sein.

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KI in Medizin und Gesundheitswesen

KI in der intelligenten Landwirtschaft

KI revolutioniert Energiesysteme und Umweltwissenschaften, bietet verbesserte Effizienz und neue Erkenntnisse iea.org science.nasa.gov. Ihr rasantes Wachstum verbraucht jedoch auch Energie und Ressourcen, was Nachhaltigkeitsbedenken aufwirft unesco.org unep.org.

Die Nettoauswirkung hängt davon ab, wie sowohl die Anforderungen der KI als auch ihr Potenzial gemanagt werden: KI zur Emissionsreduktion und zum Schutz von Ökosystemen einsetzen und gleichzeitig den eigenen ökologischen Fußabdruck minimieren.

Internationale Initiativen (IEA, UNESCO, DOE usw.) unterstreichen, dass Politik, Innovation und globale Zusammenarbeit entscheidend sind, damit KI ein Verbündeter – und kein Gegner – im Kampf gegen den Klimawandel und bei der Energiewende wird iea.org unesco.org.