Herausforderungen Künstlicher Intelligenz in der Umwelttechnik

Die erste Förderrunde der BMBF-Maßnahme „Digital GreenTech – Umwelttechnik trifft Digitalisierung“ geht langsam zu Ende und erste Forschungsergebnisse werden veröffentlicht. Im Rahmen der Querschnittsthemengruppe „KI und Lernende Systeme“ diskutierten die Forscher*innen der 13 Verbundprojekte ihre Probleme und Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Forschungspraxis. Zwar kommen die Verbundprojekte aus den unterschiedlichsten Bereichen Wasserwirtschaft, nachhaltiges Landmanagement und Geotechnologie sowie Ressourceneffizienz und Kreislaufwirtschaft, im Arbeitsprozess dieser Gruppe stellte sich jedoch heraus, dass die Probleme der Projekte beim Einsatz von KI häufig sehr ähnlich sind.

Das Whitepaper zeigt diese Probleme und Herausforderungen aus der Forschungspraxis auf und gibt darüber hinaus politische Handlungsempfehlungen, um den Einsatz von KI in der Umwelttechnik unter der Berücksichtigung von ethischen und sozialen Faktoren zu stärken. Die Empfehlungen reichen von der Förderung einer öffentlichen Infrastruktur für Forschungsdaten, über Standards bei der Datenerhebung in der Umwelttechnik, bis hin zu einem Netzwerk zum Erfahrungsaustausch von Expertinnen und Experten und der Förderung von Explainable AI-Methoden in Forschungsprojekten. 

Das Papier kann hier heruntergeladen werden: Aktuelle Herausforderungen von Anwendungen Künstlicher Intelligenz und lernender Systeme im Bereich der Umwelttechnik

Dieses Papier ist im Projekt Netzwerk Digital GreenTech (NetDGT) entstanden. NetDGT leistet wissenschaftliche Querschnittsarbeit zur Fördermaßnahme Digital GreenTech des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). Es vernetzt und informiert zu Themen an der Schnittstelle von Umwelttechnik, Digitalisierung und Nachhaltigkeit. Diese Veröffentlichungsreihe bereitet Wissen, das in und um die Maßnahme entsteht auf und macht sie einer interessierten Öffentlichkeit zugänglich.