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Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data am UBA

Das Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data (KI-Lab) am Umweltbundesamt macht Methoden von KI und Big Data für Umwelt- und Nachhaltigkeitsanwendungen nutzbar. Als Innovations- und Experimentierraum für das Umweltressort fokussiert es den Mehrwert von KI für Mensch und Umwelt und forscht zur nachhaltigen Nutzung und Betrieb von KI- und Big Data-Anwendungen.Das KI-Lab am UmweltbundesamtDas KI-Lab mit 32 Mitarbeitenden nutzt KI und Big Data für Umwelt- und Nachhaltigkeitsanwendungen. Es dient als Innovations- und Experimentierraum für Behörden des <a href="https://www.bmuv.de/ministerium/struktur-des-bmuv/bundesbehoerden-und-landesbehoerden">BMUV</a>, um den Mehrwert von KI für Mensch und Umwelt zu zeigen und Forschungsfragen zur nachhaltigen und verantwortungsvollen Nutzung von KI zu bearbeiten. Ziel ist es, KI als Schlüsseltechnologie nicht nur für die Industrie, sondern auch für Politik und Forschung insbesondere im Bereich des Umwelt- und Klimaschutzes zu erschließen.Das KI-Lab entwickelt Anwendungen, welche die vielfältigen Aufgaben des Umweltressorts unterstützen – von Arten- bis Strahlenschutz, von nuklearer Sicherheit bis zur Klimawandelanpassung und Umweltmonitoring. Erste umgesetzte <a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/digitalisierung/anwendungslabor-fuer-kuenstliche-intelligenz-big#aktuelle-use-cases">Beispiele von KI-Anwendungen</a> sind etwa Im externen Link öffnet sich die Webseite des BMUV mit dem Impressions-Film von der Eröffnung des KI-Labs in Dessau am 13.10.2023.<a href="https://www.bmuv.de/themen/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz-fuer-umwelt-und-klima/unsere-initiative-anwendungslabor-fuer-kuenstliche-intelligenz-und-big-data#c76111">Impressions-Film der KI-Lab-Eröffnung</a>  Im externen Link öffnet sich die Webseite des BMUV mit dem Impressions-Film von der Eröffnung des KI-Labs in Dessau am 13.10.2023.<a href="https://www.bmuv.de/themen/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz-fuer-umwelt-und-klima/unsere-initiative-anwendungslabor-fuer-kuenstliche-intelligenz-und-big-data#c76111">Impressions-Film der KI-Lab-Eröffnung</a> Unsere HandlungsfelderDas KI-Lab entwickelt Anwendungen und begleitet den gesamten Prozess von der Idee bis zur Umsetzung.Das KI-Lab bietet Schulungen zu Daten und KI an. Auf Anfrage werden spezifische Formate entwickelt.Das KI-Lab ist zentraler Akteur für nationale und internationale Netzwerke zu KI im Umweltressort.Das KI-Lab strebt ein agiles Mindset mit einem interdisziplinären Team im Behördenumfeld an.Das KI-Lab nutzt Forschungsergebnisse und betreibt eigene Forschung für nachhaltige, ethische KI.Das KI-Lab baut eine IT-Infrastruktur für Entwicklung von KI-Anwendungen im Behördenkontext auf.Der Weg zu den Anwendungen (Use Cases)Um Ideen und Bedarfe für KI- und datenbasierte Anwendungen in den Fachabteilungen zu identifizieren, für eine Bearbeitung durch das KI-Lab aufzubereiten und für eine Prototypisierung zu priorisieren, wurde der behördenübergreifende Prozess der sogenannten Use Case Discovery entworfen.Als zyklischer Ablauf strukturiert die Use Case Discovery die Zusammenarbeit des KI-Labs und der Fachseite der Behörden im Umweltressort. Sie gewährleistet eine effiziente Ressourcennutzung im KI-Lab und stellt Transparenz sowie Vergleichbarkeit zwischen den unterschiedlichen Anwendungsfällen her.Aktuelle Use CasesDieser Use Case setzt ein KI-gestütztes Analysetool um, welches das Auffinden potentiell illegaler Verkaufsanzeigen geschützter Tierarten auf gängigen Onlinehandelsplattformen erleichtert, indem Angebote erfasst sowie nach bestimmten Kriterien gefiltert und analysiert werden.Dieser Use Case ermöglicht die automatische Detektion und geographische Verortung von Windenergie- und Freiflächen-PV-Anlagen im Bundesgebiet mithilfe von Satellitenbildern. Weiterhin sollen automatisiert Informationen zu Anlagenparametern abgeschätzt werden.Dieser Use Case unterstützt die Datenauswertung zur nuklearen Gefahrenabwehr. Radioaktive Stoffe emittieren Gammastrahlung, die in Spektren erfasst werden kann. Diese werden durch KI entrauscht und Elementen zugeordnet, was den Prozess schneller und zuverlässiger macht.Das KI-Lab berät und unterstützt in diesem Use Case bei der Einrichtung eines verantwortungsvollen Chatbots für die Krisenkommunikation in radiologischen Bedrohungslagen. Dieser soll sichere und informative Antworten auf Bürger*innen-Fragen liefern, die Hotline entlasten und bei Bedarf auf menschliche Ansprechpartner*innen verweisen.Interdisziplinäre ZusammenarbeitDie Use Cases erfordern eine enge Zusammenarbeit und einen intensiven Austausch zwischen dem KI-Lab und den Fachabteilungen der verschiedenen Behörden. Der Erfolg eines Projekts hängt von beiden Beteiligten gleichermaßen ab. Die Fachseite profitiert vielfältig von dieser Zusammenarbeit, z.B. durch Kompetenzvermittlung, die Begleitung von Ausschreibungen oder die Umsetzung von Software. Der geschaffene Mehrwert lässt sich demnach am besten über die Wahrnehmung auf der Fachseite illustrieren. „Mit geballter interdisziplinärer Expertise hilft uns das KI-Lab, ein lange erhofftes Projekt endlich in die Tat umzusetzen.“Wissenschaftliche Referentin, Bundesamt für Strahlenschutz„Mit geballter interdisziplinärer Expertise hilft uns das KI-Lab, ein lange erhofftes Projekt endlich in die Tat umzusetzen.“Wissenschaftliche Referentin, Bundesamt für Strahlenschutz„Das KI-Lab erarbeitet Skripte, mit Hilfe derer ich die statistischen Zusammenhänge zwischen Luftschadstoffen und meteorologischen Variablen besser untersuchen kann. Weil es zwischen der Quelle eines Luftschadstoffs und dem Einwirken auf die Menschen eine Vielzahl verschiedenster Umwandlungs- und Transportprozesse gibt, bin ich sehr froh über die methodische Unterstützung und Beratung.“Technische Angestellte, Umweltbundesamt„Das KI-Lab erarbeitet Skripte, mit Hilfe derer ich die statistischen Zusammenhänge zwischen Luftschadstoffen und meteorologischen Variablen besser untersuchen kann. Weil es zwischen der Quelle eines Luftschadstoffs und dem Einwirken auf die Menschen eine Vielzahl verschiedenster Umwandlungs- und Transportprozesse gibt, bin ich sehr froh über die methodische Unterstützung und Beratung.“Technische Angestellte, Umweltbundesamt„Die wertvollen Anregungen und Erfahrungen aus den kooperativen Workshops des Labors unterstützen bereits jetzt aktiv unsere internen Projektentwicklungsprozesse, auch über unsere gemeinsamen Use-Cases hinaus. Wir freuen uns auf die bevorstehenden ersten Prototypen und die weitere Zusammenarbeit.“Fachgebietsleiter, Bundesamt für Naturschutz„Die wertvollen Anregungen und Erfahrungen aus den kooperativen Workshops des Labors unterstützen bereits jetzt aktiv unsere internen Projektentwicklungsprozesse, auch über unsere gemeinsamen Use-Cases hinaus. Wir freuen uns auf die bevorstehenden ersten Prototypen und die weitere Zusammenarbeit.“Fachgebietsleiter, Bundesamt für Naturschutz„Signifikante Zeitersparnis! Für das ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=BfN#alphabar">BfN</a>⁠ relevante KI-Entwicklungen können auf kurzem Wege prototypisch entwickelt und auf ihre Nutzbarkeit hin getestet werden. Aufwendige Forschungsprojekte mit langen Laufzeiten und Anbahnungsphasen können so im KI-Umfeld reduziert werden.“Digitalstratege, Bundesamt für Naturschutz „Signifikante Zeitersparnis! Für das ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=BfN#alphabar">BfN</a>⁠ relevante KI-Entwicklungen können auf kurzem Wege prototypisch entwickelt und auf ihre Nutzbarkeit hin getestet werden. Aufwendige Forschungsprojekte mit langen Laufzeiten und Anbahnungsphasen können so im KI-Umfeld reduziert werden.“Digitalstratege, Bundesamt für Naturschutz Responsible AIDas KI-Lab hat sich einer verantwortungsbewussten, wertebasierten Softwareentwicklung verschrieben, die Mensch und Umwelt sowie mögliche Implikationen und Wechselwirkungen berücksichtigt. So werden neben der technologischen Machbarkeit auch potentielle Auswirkungen eines Entwicklungsvorhabens auf sozio-ökologische Aspekte betrachtet. Alle Anwendungsfälle werden in dieser Hinsicht analysiert, mit dem Verständnis von Ethik als Prozess und nicht als Checkliste, d.h. alltagstaugliche Ethik wird in der täglichen Arbeit mitgedacht.Das KI-Lab legt besonderen Wert auf den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und entwickelt Lösungen zur ressourcenschonenden Nutzung von KI und Big Data (Responsible & Green AI). Dabei stehen verschiedene Aspekte nachhaltiger Software im Raum: Vom möglichst energieeffizienten Einsatz der Hardware, über passgenaue und ethische Auswahl der Daten und Algorithmen, einer Verbesserung der Energieeffizienz bestehender KI-Modelle, bis zur Verwertbarkeit durch Dritte im Rahmen von Open Source.Politischer Rahmen Das KI-Lab ist eine Initiative im Rahmen der <a href="https://www.bmuv.de/umweltpolitische-digitalagenda">Umweltpolitischen Digitalagenda des BMUV</a> und Teil des <a href="https://www.bmuv.de/themen/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz-fuer-umwelt-und-klima">BMUV 5-Punkte-Programms „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“</a>. Hierfür stehen aus Mitteln des Konjunktur- und Zukunftspaketes der Bundesregierung (2021) 26,4 Millionen Euro zur Verfügung. Es werden rund 30 Mitarbeitende, zunächst befristet bis 2025, an den Standorten Leipzig, Berlin und Dessau-Roßlau beschäftigt. Zu dem interdisziplinären Team gehören u.a. Expert*innen aus den Bereichen Projektmanagement, Data Science, Data Engineering, High Performance Computing, KI-Ethik, Remote Sensing, User Experience und Interface Design.Das KI-Lab ist als Maßnahme in der Fortschreibung der <a href="https://www.bundesregierung.de/breg-de/service/publikationen/strategie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung-fortschreibung-2020-1824642">KI-Strategie 2020</a>, der <a href="https://www.bundesregierung.de/breg-de/service/publikationen/datenstrategie-der-bundesregierung-1845632">Datenstrategie der Bundesregierung 2021</a> und als Meilenstein im <a href="https://www.bundesfinanzministerium.de/Content/DE/Standardartikel/Themen/Europa/DARP/deutscher-aufbau-und-resilienzplan.html">Deutschen Aufbau- und Resilienzplan (DARP)</a> verankert.  Das KI-Lab ist eine Initiative im Rahmen der <a href="https://www.bmuv.de/umweltpolitische-digitalagenda">Umweltpolitischen Digitalagenda des BMUV</a> und Teil des <a href="https://www.bmuv.de/themen/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz-fuer-umwelt-und-klima">BMUV 5-Punkte-Programms „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“</a>. Hierfür stehen aus Mitteln des Konjunktur- und Zukunftspaketes der Bundesregierung (2021) 26,4 Millionen Euro zur Verfügung. Es werden rund 30 Mitarbeitende, zunächst befristet bis 2025, an den Standorten Leipzig, Berlin und Dessau-Roßlau beschäftigt. Zu dem interdisziplinären Team gehören u.a. Expert*innen aus den Bereichen Projektmanagement, Data Science, Data Engineering, High Performance Computing, KI-Ethik, Remote Sensing, User Experience und Interface Design.Das KI-Lab ist als Maßnahme in der Fortschreibung der <a href="https://www.bundesregierung.de/breg-de/service/publikationen/strategie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung-fortschreibung-2020-1824642">KI-Strategie 2020</a>, der <a href="https://www.bundesregierung.de/breg-de/service/publikationen/datenstrategie-der-bundesregierung-1845632">Datenstrategie der Bundesregierung 2021</a> und als Meilenstein im <a href="https://www.bundesfinanzministerium.de/Content/DE/Standardartikel/Themen/Europa/DARP/deutscher-aufbau-und-resilienzplan.html">Deutschen Aufbau- und Resilienzplan (DARP)</a> verankert.

Analyse der softwarebasierten Einflussnahme auf eine verkürzte Nutzungsdauer von Produkten

Software erfährt durch das digitale Desgin von Produkten nicht nur eine immer größere Verbreitung, sondern auch eine größere Verantwortung, bezogen auf die Nutzungsdauer und -qualität. Wir finden Software heute in fast jedem Lebensbereich. Smartphones, Kaffeeautomaten, Assistenzsysteme in Autos, Steuerungen in der Industrie, aber auch Produkte wie Mixer und Staubsauger sind mittlerweile auf Software angewiesen. Neben dem positiven Effekt einer funktionellen Erweiterung, ist damit die Gefahren verbunden, dass funktionstüchtige Produkte obsolet werden, weil beispielsweise Softwarefehler nicht behoben werden können, Upgrades die Nutzung unerträglich langsam machen oder Treibersoftware nicht mehr zur Verfügung stehen. Software entscheidet inzwischen immer öfter darüber wie lange ein Produkt genutzt werden kann. Mit der zunehmenden Abhängigkeit der Produkte von der Software müssen Maßnahmen ergriffen werden, um dem vorzeitigen Produktverschleiß durch Software entgegenzuwirken. Das Vorhaben soll eine solide Grundlage für mögliche Handlungsfelder schaffen. Es soll systematisch die Ursachen für die softwarebedingte verkürzte Nutzungsdauer und die Relevanz auf Ebene der Produktgruppen untersuchen. Es soll Vorschläge für die Ursachenbekämpfung aufzeigen und umweltpolitische Maßnahmen vorschlagen. Hierfür ist es notwendig, dass Reparaturfirmen ebenso eingebunden werden, wie spezialisierte Forschungseinrichtungen und die Softwareentwicklungsszene.

Erarbeitung eines Referenzmodells zur 'Nachhaltigen Softwaretechnik' sowie Entwicklung und Integration eines 'Sustainable Software Support Centers' (GREENSOFT)

Unter 'Green IT' versteht man alle Aktivitäten, welche die Nutzung von Informationstechnologie (IT) über deren gesamten Lebenszyklus hinweg umwelt- und ressourcenschonend gestalten. Ziel des FuE-Vorhabens ist die Erweiterung dieser zumeist hardwarebezogenen Aktivitäten um 'Green Software Engineering', also um Nachhaltige Softwaretechnik. Im Rahmen dieser Erweiterung werden Konzepte und Werkzeuge für Softwareentwickler, Administratoren und Softwarenutzer bereitgestellt, die es ermöglichen, ressourcenschonende Software zu entwickeln und Software ressourcenschonend zu nutzen. Dies umfasst u. a. Verfahren zur Visualisierung von Umweltverbräuchen durch Software, zur Reduktion von Netzlast und von Speicher- und Rechenzeitbedarf. Ausgehend von einer detaillierten Analyse soll ein konzeptuelles Referenzmodell erstellt werden, das Softwareentwickler und Softwarenutzer bei der nachhaltigen Erstellung und Nutzung von Software unterstützt. Hierzu werden bestehende Software-Entwicklungsmodelle, Life-Cycle-Modelle anderer Wissenschaftsgebiete und Ordnungselemente der Referenzmodellierung adaptiert. Als Software-Werkzeug wird das Sustainable Software Support Center entwickelt, das Entwicklern und Nutzern Hilfestellung bei der Umsetzung nachhaltiger Softwaretechnik leistet. Dies umfasst messende und visualisierende Komponenten, Handlungsempfehlungen und Werkzeuge zur aktiven Ressourceneinsparung. Die Ergebnisse werden über Transferpartner und mit Hilfe der beteiligten gewerblichen Partner verwertet und verbreitet. Als Ergebnis des Projekts wird ein Referenzmodell mit passendem Softwarewerkzeug erwartet, welches die Ziele des Projekts in praxisnaher Weise umsetzt.

Leitfaden zur umweltfreundlichen öffentlichen Beschaffung von Software

Software hat einen messbaren Einfluss auf den Energiebedarf von Computer-Hardware und kann durch steigende Anforderungen dazu beitragen, dass Hardware vorzeitig ausgetauscht werden muss ("Software bedingte Obsoleszenz"). In dem Forschungsprojekt "Entwicklung und Anwendung von Bewertungsgrundlagen für ressourceneffiziente Software unter Berücksichtigung bestehender Methodik" des Umweltbundesamtes (UBA 2018) wurde eine Bewertungsmethodik entwickelt, anhand der der Energiebedarf, die Inanspruchnahme von Hardware-Ressourcen sowie weitere umweltbezogene Eigenschaften von Softwareprodukten ermittelt werden können. Der Vergleich verschiedener Softwareprodukte mit gleicher Funktionalität macht deutlich, dass es teils erhebliche Unterschiede zwischen den Produkten gibt. Das Forschungsprojekt hat aufgezeigt, dass beispielsweise der Energiebedarf für die Ausführung eines standardisierten Nutzungsszenarios bei untersuchten Fallbeispielen um einen Faktor von bis zu vier variieren kann. D.h. ein ineffizient programmiertes Softwareprodukt verbraucht viermal so viel Energie wie ein effizienter programmiertes Softwareprodukt. Die Ergebnisse des Forschungsprojektes zeigen außerdem, dass es auch bei der Hardwareeffizienz (bezogen auf Prozessorauslastung, Arbeitsspeicher, Permanentspeicher, Datenübertragung) erkennbare Unterschiede zwischen den Softwareprodukten gibt. Dies ist vor allem vor dem Hintergrund relevant, dass die übermäßige Beanspruchung von Hardware dazu führt, dass die Programmausführung zu lange dauert und Unternehmen, öffentliche Verwaltungen aber auch Privatpersonen diese vermeintlich langsame Hardware ausmustern und durch neue, schnellere Hardware ersetzen. Weitere Bewertungskriterien betreffen die Nutzungsautonomie und Anwendungsfreundlichkeit einer Software, die letztlich auf deren mögliche Nutzungsdauer Einfluss haben. Ausgehend von dem im oben genannten Forschungsprojekt entwickelten Kriterienkatalog mit insgesamt 25 Kriterien und 76 Indikatoren zur Überprüfung der Umweltauswirkung von Softwareprodukten, wurde für diesen Beschaffungsleitfaden ein vereinfachter und reduzierter Kriterienkatalog mit 13 Kriterien und 32 Unterkriterien entwickelt, der sich für die Beschaffung von Software eignet. Die Kriterien dienen dazu, nachhaltige Software zu erkennen und zu entwickeln. Der Kriterienkatalog kann sowohl bei der Beschaffung fertiger Standardsoftware angewendet werden, als auch bei der Beauftragung einer Software-Entwicklung. Bei der Entwicklung kann die Software durch die iterative Überprüfung der Kriterien kontinuierlich verbessert und effizienter werden. Bei der Beschaffung von Software sollten die durch die Kriterien beschriebenen Software-Eigenschaften bei den Anbietern abgefragt und bei der Beauftragung von Programmierleistungen durch die Vertragsbedingungen eingefordert werden. Der vorliegende Leitfaden zur öffentlichen Beschaffung von umweltfreundlicher Software richtet sich an Beschaffungsstellen und erläutert den Kriterienkatalog für nachhaltige Software sowie die Möglichkeiten, diesen bei Ausschreibungen einzusetzen. Der Leitfaden unterstützt damit die Erstellung einer umweltbezogenen Leistungsbeschreibung für energie- und ressourceneffiziente Softwareprodukte. Weitere Qualitätskriterien, die über die umweltbezogenen Anforderungen hinausgehen, wie beispielsweise die Orientierung an der Norm ISO/IEC 25000 ("System und Software-Engineering - Qualitätskriterien und Bewertung von System- und Softwareprodukten (SQuaRE)"), die Anwendung des Softwareentwicklungsmodells des Bundesinnenministeriums ("V-Modell XT"), Beachtung der gesetzlichen Grundlagen für die Barrierefreiheit oder der Sicherheitsanforderungen des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI), die für die vollständige Leistungsbeschreibung erforderlich sind, werden im vorliegenden Leitfaden nicht behandelt. Quelle: Forschungsbericht

Entwicklung und Anwendung von Bewertungsgrundlagen für ressourceneffiziente Software unter Berücksichtigung bestehender Methodik

Die vorliegende Studie betritt Neuland, denn bisher konnte der Einfluss von Software auf die indirekte Inanspruchnahme natürlicher Ressourcen nicht ermittelt werden. Wir haben ein Wirkungsmodell entwickelt, das den Zusammenhang zwischen der Nutzung von Software und dem Energieverbrauch sowie Hardware-Inanspruchnahme aufzeigt. Es wurde ein Kriterienkatalog mit insgesamt 25 Kriterien und 76 Indikatoren zur Überprüfung der Umweltauswirkung von Softwareprodukten entwickelt. Anhand von mehreren Fallbeispielen konnte aufgezeigt werden, dass die Bewertungs- und Messmethode in der Praxis anwendbar und relevante Unterschiede von Softwareprodukten gleicher Funktionalität darstellbar bzw. messbar sind.

Nachhaltige Software Dokumentation des Fachgesprächs "Nachhaltige Software" am 28.11.2014

Für Nachhaltige Software gibt es bislang keine einheitliche Definition oder allgemein akzeptierte Standards. Das Umweltbundesamt und das Öko-Institut e.V. veranstalteten daher am 28. November 2014 ein Fachgespräch mit Vertreterinnen und Vertretern aus Wissenschaft, Softwareentwicklung und Anwendung, um ein gemeinsames Verständnis für Nachhaltige Software zu entwickeln. In der vorliegenden Dokumentation werden die Kurzvorträge des Fachgesprächs zusammengefasst und die geführten Diskussionen dokumentiert. Weiterhin wird ein Ausblick darauf gegeben, welche weiteren Forschungsaktivitäten notwendig sind, um Nachhaltige Software zu entwickeln und perspektivisch zu kennzeichnen.

Nachhaltige Software

Labor für Künstliche Intelligenz und Big Data am Umweltbundesamt gestartet

Bundesumweltministerin Lemke und UBA-Präsident Messner geben Startschuss für neuen Experimentierraum zur Analyse von UmweltdatenBundesumwelt- und -verbraucherschutzministerin Steffi Lemke und der Präsident des Umweltbundesamts (UBA) Prof. Dr. Dirk Messner haben heute das Anwendungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data (KI-Lab) am UBA eröffnet. Das KI-Lab soll Grundlagen schaffen, um mit Künstlicher Intelligenz (KI) die Analyse großer Mengen von Umweltdaten (Big Data) stärker zu vereinfachen. Alle Behörden im Umweltressort werden das KI-Lab für ihre Arbeit nutzen, das heute seine Arbeit aufnimmt.Steffi Lemke, Bundesumwelt- und -verbraucherschutzministerin: „Die Potentiale von KI und Big Data sind immens – auch für den Schutz von Umwelt, ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/k?tag=Klima#alphabar">Klima</a>⁠ und Natur. Sie auf nachhaltige Weise zu heben, ist eine wichtige Gemeinschaftsaufgabe und gehört zu verantwortungsvoller Digitalisierung. Das neue KI-Lab ist innovativ und ermöglicht den Behörden des Umweltressorts, passgenaue Anwendungen für Herausforderungen zu entwickeln – zum Beispiel für die effizientere Auswertung von Satellitendaten, um den Ausbau von Wind- und Sonnenstrom besser planen zu können. Diese Anwendungen sollen die Arbeit der Behörden unterstützen und das Verständnis von Problemen, Lösungen und Zusammenhängen im Umweltbereich sowohl bei den Behörden selbst als auch in der Öffentlichkeit verbessern. Das hat Modellcharakter.“⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/u?tag=UBA#alphabar">UBA</a>⁠-Präsident Prof. Dr. Dirk Messner: „Digitale Transformation und künstliche Intelligenz sind ein Paradigmenwechsel auch im Umweltschutz. Wir werden Umweltdaten künftig völlig anders und auch besser analysieren können. Dazu müssen wir neue datenwissenschaftliche Methoden für die Umwelt- und Nachhaltigkeitsforschung nutzen und Kompetenzen im gesamten Umweltressort aufbauen. Sonst werden wir nicht Schritt halten bei der so wichtigen Verwaltungsdigitalisierung. Unser Anwendungslabor ist dafür ein einmaliger Experimentier- und Gestaltungsraum für die Analyse von Umweltdaten.“Das KI-Lab nutzt datenwissenschaftliche Methoden und Technologien, um die heterogenen, komplexen und bisher oft schwer zugänglichen Datenbestände in der Umweltverwaltung besser zu verwerten. Das umfasst Erdbeobachtungs- und Messdaten, Prozessdaten für eine Verwaltungs- und Vollzugsoptimierung und viele andere weitere Umwelt-, Natur- und Strahlenschutzdaten. Erste Beispiele für die mögliche Anwendung von KI sind etwa das Identifizieren von Wind- und Photovoltaik-Anlagen in Satellitendaten für eine bessere Planung. Auch lassen sich illegal in Online-Handelsplattformen angebotene und geschützte Tier- und Pflanzenarten besser aufspüren. Mit dem KI-Lab können alle Behörden des Umweltressorts KI-Anwendungen auf Basis von Umweltdaten entwickeln – neben dem UBA sind dies das Bundesamt für Naturschutz, das Bundesamt für Strahlenschutz und das Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung.Das KI-Lab ist eine Initiative im Rahmen der Umweltpolitischen Digitalagenda des ⁠<a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/b?tag=BMUV#alphabar">BMUV</a>⁠ und Teil des BMUV 5-Punkte-Programms „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“. Hierfür stehen aus Mitteln des Konjunktur- und Zukunftspaketes der Bundesregierung (2021) 26,4 Millionen Euro zur Verfügung. Es werden rund 30 Mitarbeitende, zunächst befristet bis 2025, an den Standorten Leipzig, Berlin und Dessau-Roßlau beschäftigt. Das KI-Lab legt besonderen Wert auf den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und entwickelt Lösungen zur ressourcenschonenden Nutzung von KI und Big Data (Responsible & Green AI). Dabei stehen verschiedene Aspekte nachhaltiger Software im Raum: Vom möglichst energieeffizienten Einsatz der Hardware über passgenaue und ethische Auswahl der Daten und Algorithmen, bis zur Verwertbarkeit durch dritte im Rahmen von Open-Source.Das KI-Lab arbeitet aktuell daran, wirkungsvolle nationale und internationale Netzwerke und Kollaborationen zum Thema KI und deren Nutzung im Umweltressort zu etablieren. Ziel ist es, im gesamten Umweltressort methodisch und technisch relevante Kompetenzen aufzubauen. Die Behörden wollen voneinander lernen und so der digitalen Transformation in der Umweltverwaltung Anschub geben.  „Wir arbeiten bei der Umsetzung von Beispielanwendungen (Use Cases) mit ganz unterschiedlichen Expertinnen und Experten aus dem Umweltressort eng zusammen: von der Meeresforschung, über Strahlenschutz bis hin zur Atmosphärenphysik im urbanen Raum. Es ist uns ein Anliegen, dass das KI-Lab sowohl eine Wirkung nach außen entfacht, als auch ins eigene Haus wirkt.“  so Robert Wagner, Leiter des KI-Lab am UBA.

Type	Count
Förderprogramm	2
Text	3
unbekannt	3

License	Count
Geschlossen	6
Offen	2

Language	Count
Deutsch	8
Englisch	2

Resource type	Count
Dokument	1
Keine	4
Webseite	3

Topic	Count
Boden	5
Lebewesen und Lebensräume	4
Luft	4
Mensch und Umwelt	8
Wasser	3
Weitere	7

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