Wie kann KI unsere Umwelt verstehen? Carl-Zeiss-Stiftung fördert drei neue Forschungsprojekte
Wie können KI-Modelle unsere Umwelt besser verstehen? Diese Frage steht im
Zentrum von drei neuen Forschungsprojekten, die von der Carl-Zeiss-
Stiftung mit insgesamt 18 Millionen Euro gefördert werden. Ziel ist, KI-
Modelle so weiterzuentwickeln, dass sie Umweltdaten besser erfassen und
interpretieren können - die Grundlage für eine präzisere Nutzung von KI in
Bereichen wie Klima-, Stadt- und Landschaftsplanung.
Die drei
Forschungsteams am Karlsruher Institut für Technologie, der Universität
Kaiserslautern-Landau und der Universität Jena forschen dazu an der
Kombination und Robustheit verschiedener KI-Modelle.
Obwohl bereits gewaltige Mengen an Umwelt- und Klimadaten vorliegen,
stoßen aktuelle KI-Modelle häufig an ihre Grenzen. Ein besseres
Umweltverständnis von KI-Systemen eröffnet vielfältige praktische
Anwendungen: Landwirtschaft und Saatgutplanung lassen sich präziser an
regionale Klimabedingungen anpassen. Städteplanung kann durch intelligente
Beschattungskonzepte die Lebensqualität erhöhen. Wälder können gezielter
bepflanzt und strukturiert werden, um ihre Resilienz gegenüber
Klimaveränderungen zu stärken. Klimaanpassungsmaßnahmen könnten insgesamt
effizienter gestaltet und wissenschaftlich fundierter bewertet werden.
„Nur wenn KI die Umwelt in ihrer ganzen Komplexität begreift, kann sie zu
einem echten Werkzeug für Nachhaltigkeit werden“, sagt Dr. Felix Streiter,
Geschäftsführer der Carl-Zeiss-Stiftung. „Alle drei Forschungsteams wollen
KI Modelle robuster gestalten und bestehende Modelle so kombinieren, dass
sie die vielfältig vorliegenden Daten besser einordnen und bewerten
können.“
Überzeugt haben die drei Projekte in einem zweistufigen
Gutachterverfahren. Die Projektstarts liegen zwischen Dezember 2025 und
Mai 2026.
Von der Vorhersage von Kontaminationsprozessen bis zum KI-Weltmodell
Im Projekt WOW am Karlsruher Institut für Technologie wird am Beispiel der
Klima- und Umweltwissenschaften ein KI-Weltmodell entwickelt. Verschiedene
KI-Module sollen so weiterentwickelt und miteinander verknüpft werden,
dass Klima- und Umweltinformationen in besserer Qualität, Geschwindigkeit
und räumlicher Auflösung bereitgestellt werden. Ein besonderer Fokus liegt
auf dem Verständnis gekoppelter Veränderungen – etwa von
Extremwetterereignissen und den lokalen Auswirkungen auf die
Landoberfläche, wie Waldbränden oder Überschwemmungen.
An der Generalisierbarkeit von KI-Modellen in sich ständig ändernden
Umweltbedingungen forscht das Projektteam GENAI-X an der Friedrich-
Schiller-Universität Jena. Ziel ist, die KI-Modelle so zu entwickeln, dass
sie sich an verändernde Datenmuster und Unsicherheiten anpassen und
Prognosen treffen. Dadurch sollen das Verständnis und die Vorhersage von
Umweltphänomenen, insbesondere die Auswirkungen von
Extremwetterereignissen, verbessert werden.
Im interdisziplinären Forschungsprojekt AI4ChemRisk an der Rheinland-
Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau werden die
Risiken der Chemikalienbelastung durch Abwässer und Landwirtschaft in
unseren Süßwasserökosystemen im globalen Maßstab analysiert. Mit Hilfe von
KI-Modellen sollen Kontaminationsprozesse vorhergesagt werden, um deren
Management zu verbessern.
