In einer neuen Studie, die unter der Leitung der Technischen Universität Berlin durchgeführt wurde, wird aufgezeigt, wie Künstliche Intelligenz (KI) in Städten dazu beitragen kann, die CO2-Emissionen signifikant zu senken. Die Forschung identifiziert mehrere europäische Metropolen, die als Vorreiter gelten, weil sie innovative KI-Technologien erfolgreich implementieren, um ihre Klimaziele zu erreichen. Zu diesen Städten zählen nicht nur Berlin, sondern auch Amsterdam, Kopenhagen, Helsinki, Paris und Wien.
Laut Marie Josefine Hintz, der Hauptautorin der Studie, spielen Städte eine entscheidende Rolle im Klimaschutz, da sie für etwa 70 Prozent der globalen Treibhausgasemissionen verantwortlich sind. Gleichzeitig bieten sie durch ihre Strukturen und die Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Akteuren, wie Industrie und Zivilgesellschaft, direkt umsetzbare Handlungsmöglichkeiten. Die Untersuchung zielt darauf ab, konkrete Anwendungsbeispiele für den Einsatz von KI im Klimaschutz zu identifizieren und sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen dabei zu beleuchten.
Die Studie hebt sechs europäische Städte hervor, die bereits erfolgreich Projekte umgesetzt haben, in denen KI mit Klimaschutzmaßnahmen verbunden wird. Diese Auswahl basiert darauf, dass diese Metropolen bereits handfeste Anwendungen realisiert haben, die den CO2-Ausstoß reduzieren und dabei oft auch Kosteneinsparungen ermöglichen. Beispielsweise hat eine optimierte Ampelschaltung in Paris dazu geführt, dass der Verkehrsbedingte CO2-Ausstoß um zwei Prozent gesenkt werden konnte. In Kopenhagen und Helsinki konnten durch den Einsatz von Sensoren und KI-gesteuerten Heizsystemen bis zu 20 Prozent Energie eingespart werden. Zudem wird in Wien KI-gestützte Software verwendet, um nachhaltige Bauprojekte effizient zu planen und umzusetzen. Berlin hat in einem Pilotprojekt KI eingesetzt, um die Bewässerung von Bäumen zu optimieren.
Ein zentrales Ergebnis der Studie ist die Erkenntnis, dass die städtische Verwaltung eine Schlüsselrolle für den Erfolg solcher Projekte spielt. Hintz betont, dass es oft die engagierten Mitarbeiter sind, die Zugang zu wichtigen Daten haben, eigene KI-Lösungen entwickeln oder mit Universitäten und Technologieanbietern zusammenarbeiten. Ein Beispiel dafür ist Berlins Initiative „Gemeinsam Digital“, die digitale Transformation und nachhaltige Stadtentwicklung miteinander verknüpft. Der persönliche Einsatz und die Leidenschaft einzelner Beamter sind oft entscheidend für den Erfolg solcher Projekte.
Allerdings zeigt die Untersuchung auch, dass viele dieser Initiativen bislang als Pilotprojekte gefördert werden und es oft an einer nachhaltigen Finanzierung und strukturellen Voraussetzungen mangelt, um diese Systeme langfristig auszubauen. Hintz hebt hervor, dass es entscheidend ist, sowohl Personal als auch Expertise in den Verwaltungen selbst aufzubauen, anstatt sich auf externe Dienstleister zu verlassen. Jede Stadt benötigt maßgeschneiderte Lösungen, um den spezifischen Herausforderungen und Gegebenheiten vor Ort gerecht zu werden.
Die Autoren der Studie identifizieren zudem sieben neue Positionen innerhalb der Verwaltung, die durch den Einsatz von KI entstehen könnten. Diese reichen von „Domain-Expert:innen“, die spezifisches Wissen, etwa im Gebäudemanagement, aufbauen, bis hin zu „Data Owner“, die über die Nutzung von Daten entscheiden. Um das volle Potenzial der KI im städtischen Klimaschutz auszuschöpfen, ist es entscheidend, über technische Lösungen hinauszudenken und auch andere Ziele zu verfolgen, wie beispielsweise die Verbesserung städtischer Dienstleistungen oder die Reduzierung von Kosten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Implementierung von KI-Technologien in den urbanen Klimaschutz nicht nur technisches Know-how erfordert, sondern auch ein starkes Engagement der städtischen Verwaltungen und eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Akteuren. Nur so kann gewährleistet werden, dass diese Projekte nicht nur kurzfristige Erfolge erzielen, sondern auch langfristig einen nachhaltigen Beitrag zum Klimaschutz leisten können.
