Prof. Dr. Christoph Meinel ist CEO und Direktor des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering. Er hat den Lehrstuhl für „Internet-Technologien und -Systeme“ inne, ist Teacher an der „HPI School of Design Thinking“ und Dekan der Digital Engineering Fakultät an der Universität Potsdam. Seine aktuellen Forschungsinteressen liegen im Bereich digitale Bildung sowie der digitalen Transformation der Gesellschaft als Ganzes.

Bild: Hasso-Plattner-Institut / Stefan Berg

Decarbonisation & Sustainability Ist Digitalisierung nachhaltig?

25.09.2020

Künstliche Intelligenz, Blockchain, Big Data-Analysen und ubiquitärer Datenaustausch. Die Digitale Transformation durchdringt weltweit unsere Lebenswirklichkeit und ist der Schlüssel, um globale Menschheitsherausforderungen wie Klimawandel, Armut und wirtschaftliche Prosperität zu lösen. Aber ist Digitalisierung auch ökologisch nachhaltig?

Prof. Dr. Christoph Meinel ist mit diesem Beitrag im A&D-Kompendium 2020 als einer von 100 Machern der Automation vertreten. Alle Beiträge des A&D-Kompendiums finden Sie in unserer Rubrik Menschen .

Innovative Geschäftsmodelle und die Transformation ganzer Geschäftsbereiche basieren fast ausschließlich auf der Nutzung von KI, Big Data, Blockchain und Co. Mit den skalierenden Informationsverarbeitungsverfahren ist es der Menschheit erstmals möglich geworden, globale Herausforderungen, die eine komplexe Koordinierung, Datenverarbeitung und Informationsverbreitung erfordern, effizient anzugehen.

Das größte Wachstumspotential besteht dabei in der konsequenten Entwicklung digitaler Plattformen für digitale Dienste und im Produktionsgewerbe im Internet of Things. Individuelle Produkte und Dienstleistungen können damit zum Preis von Massenwaren angeboten werden und steigern so globalen Wohlstand.

Enorm hohe CO2-Bilanz

Vielfach wird jedoch vergessen, dass digitale Technologien auch Verursacher von globaler Verschmutzung sind. Jede digitale Operation hinterlässt ihren eigenen CO2-Fußabdruck, der inzwischen insgesamt auf weltweit zwei Milliarden Tonnen pro Jahr angewachsen ist. Das entspricht dem doppelten des globalen Flugverkehrs. Auch der jährliche Datenverkehr nimmt rasant zu und hat heute Werte von über 2 Zettabyte (2 Billionen Gigabyte) erreicht.

Um ein modernes KI-System zu trainieren, fällt eine CO2-Bilanz an, die vergleichbar mit 300 Round-trip Flügen von San Francisco nach New York ist. Es stellt sich immer deutlicher heraus, dass digitale Technologien weit davon entfernt sind, sauber zu sein und sich bei aktuellem Verlauf zum Klimaproblem Nr. 1 entwickeln könnten. Mit „Green IT“ wurde versucht, dieses Problem zu lösen. „Green IT“ fordert den Ressourcen-schonenden Betrieb von Rechenzentren und digitalen Geräten sowie „digitale Enthaltsamkeit“.

„Sustainability by Design“ als Abhilfe

Enthaltsamkeit kann aber in Anbetracht dessen, dass die vermehrte Nutzung von IT-Technologien und Systemen in anderen Sektoren erheblich dazu beiträgt, Klimagase zu reduzieren und Herausforderungen im Bereich der Armutsbekämpfung, der Gesundheitsversorgung, der ökonomischen Teilhabe und Bildung anzugehen.

Wir brauchen also einerseits mehr und andererseits effizientere IT. Das wird nur gelingen, wenn bereits im Softwaredesign das Prinzip „Sustainability by Design“ Anwendung findet. In Industrie und Wissenschaft werden derzeit Lösungen belohnt, die besonders präzise sind oder große Datenmengen performant verarbeiten, ungeachtet der Energiekosten.

Oft verursacht unbedachte Programmierung hohen Energieverbrauch. Daher geht der Ansatz „Clean-IT“ weiter. Hier geht es darum, algorithmische Effizienz als Maßstab für F&E im Softwaredesign zu etablieren. Oft kann man mit innovativen, nach dem Prinzip „Sustainability by Design“ entwickelten Softwarearchitekturen die gleichen beziehungsweise lediglich leicht modifizierte Leistungsparameter erreichen und dabei enorme Mengen an Energie einsparen.

Konkretes Beispiel: Neuronale Netze

Ein Beispiel aus der KI-Forschung: Während die besten KI-Systeme neuronale Netze auf Basis von 32-Bit-Algorithmen trainieren, können mit „binären neuronalen Netzen“ ähnlichen Leistungen erreicht werden. Dadurch wird der Aufwand in den einzelnen Operationen drastisch gesenkt und führt zu enormen Energieeinsparungen.

Zwar sind binäre neuronale Netze heute um etwa 5 Prozent weniger präzise als diejenigen der globalen Champions, aber durch die Reduktion lassen sich 95 Prozent Strom einsparen. Bei täglich millionenfach genutzten KI-Anwendungen summiert sich der Wert auf signifikante Höhen.

Auch im Bereich Datentransfer, Blockchain, und IoT gibt es bereits vielversprechende Ansätze, um den Trade-off zwischen Leistungsparametern und Energieverbrauch in die rechte Balance zu bringen und so dazu beizutragen, dass IT sauberer wird.

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