Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) fördert Maßnahmen der künstlichen Intelligenz "KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen".
Mit der am 21. August 2019 veröffentlichten Förderinformation beabsichtigt das BMU bereits die Förderung von 24 KI-Leuchtturmprojekten bis 2024. Mit der beschlossenen Weiterentwicklung der Förderinitiative legt das BMU nun eine neue Förderrichtlinie vor, die vorbehaltlich der verfügbaren Haushaltsmittel, mindestens 20 weitere Leuchtturmanwendungen bis 2025 fördern soll.
Gefördert werden Projekte, die mittels KI einen Beitrag zur Vermeidung oder Verminderung von Treibhausgasemissionen sowie zu einer ressourcenschonenden Nutzung der Technologie leisten soll.
Der Förderaufruf beinhaltet zwei Förderschwerpunkte.
KI-Innovationen für den Klimaschutz
Ressourceneffiziente KI
Die Förderschwerpunkte entsprechen dem Anspruch der umweltpolitischen Digitalagenda, sowohl Chancen der KI zu nutzen als auch Risiken einzudämmen und den Umweltfußabdruck der KI zu minimieren. Die KI-Entwicklung als Chancentreiber für Umwelt- und Gesellschaft soll unterstützt werden. Die Projekte sollen aufzeigen, wie die voraussichtlichen Potenziale zur Vermeidung oder Verminderung von Treibhausgasemissionen (Förderschwerpunkt 1) oder zur Steigerung der Ressourceneffizienz (Förderschwerpunkt 2) den zu erwartenden negativen Umweltwirkungen für die Entwicklung und skalierte Anwendung der KI-Lösung gegenüberstehen. Diese negativen Umweltwirkungen (inkl. indirekte Effekte wie Rebound-Effekte) sollen zusammen mit möglichen Gegenmaßnahmen dargestellt werden. Es soll plausibel dargelegt werden, dass eine eindeutig positive Umweltbilanz erwartet werden kann.
Maßnahmen zur (Wissens-) Vermittlung der Projektinhalte an relevante Zielgruppen im Sinne des Capacity Building, welche die Nachvollziehbarkeit von KI-Anwendungen und den zivilgesellschaftlichen Diskurs fördern, tragen zur Strahlkraft eines Projektes bei. Die Berücksichtigung solcher Maßnahmen als Teil des Projekts fließt deshalb positiv in die Bewertung mit ein. Projekte, die Methoden der Erklärbaren KI anwenden oder weiterentwickeln werden begrüßt. Alle Projekte sollten kurz einschätzen, ob und inwiefern die Intransparenz ihrer KI-Anwendung ein Problem darstellt bzw. wie diesem begegnet wird.
Förderschwerpunkt 1. KI-Innovationen für den Klimaschutz
Ziel des Förderschwerpunkts "KI-Innovationen für den Klimaschutz" ist es, die Entwicklung, den Einsatz und die Skalierung KI-basierter Technologien zu fördern, die einen Beitrag zur Begegnung und Bekämpfung des globalen Klimawandels leisten (SDG 13. Maßnahmen zum Klimaschutz). Das BMU fördert Projekte, die mittels Anwendung von KI eine Vermeidung oder Verminderung von Treibhausgasemissionen verfolgen; Beiträge zur Klimawandelanpassung und/oder dem Umwelt-, Strahlen- und Naturschutz werden positiv bewertet. Die Projekte sollen einen Leuchtturmcharakter sowie einen expliziten Anwendungsbezug aufweisen und die Chancen der KI für den Klimaschutz erfahrbar machen. Um die Breitenwirkung und Strahlkraft zu unterstützen sollen insbesondere inter- und transdisziplinäre Konsortien aus Wissenschaft, Wirtschaft (insbesondere KMU), Zivilgesellschaft und Kommunen gefördert werden.
Vom BMU werden innovative Projekte mit explizitem Klimabezug unter anderem aus folgenden Anwendungsbereichen gefördert.
Energienutzung und -versorgung, beispielsweise
Optimierung der Funktionalität, des störungsfreien Betriebs oder der (naturverträglichen) Standortauswahl von Erneuerbaren Energien und Energiespeichern.
Flexibilisierung oder Verbesserung einer energieeffizienten Sektorenkoppelung.
Reduzierung des Energiebedarfs in Gebäuden durch intelligente Kontrollsysteme und Unterstützung bedarfsgerechter Steuerung (Wärme, Strom) bzw. der Einbindung von erneuerbaren gebäudenahen EE-Technologien sowie energieeffizienten Speichertechnologien, Optimierung der Gebäudekühlung.
KI-basierte Verfahren zu flexiblem, strommarkt- oder CO2-Last geführtem Stromeinsatz in Verbindung mit Energie und Demand-Side-Management.
Landnutzung (Land- und Forstwirtschaft), Gewässernutzung und Fischerei & Biodiversitätsschutz, beispielsweise
Ressourcenschonung, ökologische Entlastung und Artenschutz zur Förderung von multifunktionalen, emissionsärmeren Landwirtschaftssystemen (z.B. durch Precision Farming), intelligente Tierhaltungs- und Wirtschaftsdüngermanagement, überbetriebliche Agrarlanschaftsplanung und extensives Grünlandmanagement.
Nutzung des Potenzials von natürlichen Kohlenstoffsenken, z.B. Wiedervernässung und Schutz von Mooren, Humusmanagement, Schutz der Biodiversität, angepasster Waldumbau, nachhaltige Landwirtschaft in Feuchtgebieten, Renaturierung und Schutzgebietsmanagement.
Produktion, Konsum & Kreislaufwirtschaft beispielsweise
Verfahren zur Erhöhung von Recyclingraten und Recyklatqualitäten.
Steigerung der Ressourceneffizienz in der Produktion und Kreislaufwirtschaft, z.B. durch Predictive Maintenance und Verschnittoptimierung.
KI-basierte Simulations- und Entwurfsmethoden für material- und energieeffiziente Gebäude.
Systematisierung, Modellierung und Entwurf nachhaltiger Materialien.
Ökologische und energetische Optimierung der Abwasseraufbereitung.
Einsatz von KI in globalen Lieferketten, um Klimakrisiken und Probleme der Ressourcennutzung sichtbar zu machen.
Verfahren zur Reduktion von Lebensmittelverlusten und- abfällen, z.B. durch Absatzprognosen.
Nudging von Konsumierenden zur Wahl von nachhaltigen Produktalternativen, Reparatur oder Verleih (z.B. auf Plattformen und im Onlinehandel).
Mobilität & Logistik, beispielsweise
Reduzierung von Frachttransporten durch intelligentes Routing und Fahrtbündelung.
Verbesserung des Batteriemanagements im Bereich der Elektromobilität.
Erhöhung der Attraktivität klimaschonender Transportformen durch multi- und intermodale Kombinationen im Personen- und Güterverkehr.
Umweltforschung und -monitoring, beispielsweise
Hochauflösende Fernerkundung und Monitoring von Vegetation (z.B. Baumbeständen) als Basis für Zahlungssysteme zur Honorierung von klimarelevanten Ökosystemdienstleistungen.
KI-basierte Monitoring- und Analysesysteme der vom Menschen verursachten Umweltveränderungen, die zum Klimawandel beitragen oder durch den Klimawandel verursacht werden, einschließlich Prognosemodellen (z.B. Frühwarnsysteme vor Extremwetterereignissen).
Förderschwerpunkt 2. Ressourceneffiziente KI
Der Energieverbrauch von KI-Anwendungen und ihren Dateninfrastrukturen steigt stetig an. Mit dem zunehmenden Ressourceneinsatz werden immer geringere Leistungszuwächse erzielt. Diese Entwicklung verlangt nach mehr Innovationen, die KI selbst ressoucenschondender zu gestalten, indem sie die Performanz von Modellen steigern, ohne einzig auf höhere Rechenkapazitäten und Datenmengen zu setzen.
Ziel des Förderschwerpunktes "Ressourceneffiziente KI" ist es, den ökologischen Fußabdruck von KI-Anwendungen und ihrer Hardware zu verringern, indem die Energie- und Ressourceneffizienz von KI-Algorithmen, Geräten und Infrastrukturen gesteigert wird. Neben der energieeffizienten Ausführung von KI umfasst der Förderschwerpunkt die KI-gestützte, auf Ressourcenschonung abzielende Optimierung der Infrastruktur von KI bzw. der Informations- und Kommunikationstechnik im Allgemeinen (KI für Grüne IT).
Das BMU fördert mit der Richtlinie Projekte mit digital-ökologischem Innovationscharakter, die den Energie- und Ressourcenbedarf von KI-Anwendungen und zugehöriger Infrastruktur reduzieren, unter anderem aus den folgenden Anwendungsbereichen.
Entwicklung ressourcenschonender KI-Algorithmen und -Modelle, z.B. durch Network Pruning, Knowledge Destillation und Low-bit Quantization (z.B. binäre neuronale Netze) oder durch auf Energieeffizienz abzielendes automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) bzw. Verfahren zum Umgang mit wenigen Daten (wie Transfer Learning, Few-Shot Learning)
Entwicklung ressourcenschonender KI-Hardware, z.B. Verbesserung von GPU-basierter Virtualisierung für KI-Methoden, Anpassung von Prozessoren für KI-Anwendungen.
KI für Grüne IT, beispielsweise
Optimierung der Energie- und Ressourceneffizienz in Rechenzentren, z.B. durch KI-gestütztes Lasten- oder Kühlungsmanagement sowie erhöhte Qualität der Abwärume und ihrer Nutzungsmöglichkeiten.
Einsatz von KI für die Reduzierung von Datenmengen und Datentransportwegen (z.B. Edge Al, Sensornahe KI) sowie für eine effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.
KI-basierte Verfahren zur Verlängerung der Nutzungsdauer von Hardware.
Entwicklung von Kriterien und Metriken zum Monitoring und Benchmarking von Energie- und Ressourcenverbräuchen von KI-Verfahren sowie Erarbeitung eines Zielsystems für die Energie- und Ressourceneffizienz von KI-Systemen.
Als förderwürdiges Projekt sollte es sich eines der beiden Entwicklungsstufen zuordnen lassen.
Industrielle Forschung.
Vorhaben des planmäßigen Forschens oder kritischen Erforschens zur Gewinnung neuer Kenntnisse und Fertigkeiten mit dem Ziel, neue Produkte, Verfahren oder Dienstleistungen zu entwickeln oder wesentliche Verbesserungen bei bestehenden Produkten, Verfahren oder Dienstleistungen herbeizuführen.
Hierzu zählen auch die Entwicklung von Teilen komplexer Systeme und unter Umständen auch der Bau von Prototypen in einer Laborumgebung oder in einer Umgebung mit simulierten Schnittstellen zu bestehenden Systemen wie auch von Pilotlinien, wenn dies für die industrielle Forschung und insbesondere die Validierung von technologischen Grundlagen notwendig ist.
Experimentelle Entwicklung.
Vorhaben zum Erwerb, zur Kombination, zur Gestaltung und Nutzung vorhandener wissenschaftlicher, technischer, wirtschaftlicher und sonstiger einschlägiger Kenntnisse und Fertigkeiten mit dem Ziel, neue oder verbesserte Produkte, Verfahren oder Dienstleistungen mit entsprechenden positiven Umweltwirkungen zu entwickeln. Dazu zählen z.B. auch Tätigkeiten zur Konzeption, Planung und Dokumentation neuer Produkte, Verfahren und Dienstleistungen.
Die experimentelle Entwicklung kann die Entwicklung von Prototypen, Demonstationsmaßnahmen, Pilotprojekten sowie die Erprobung und Validierung neuer oder verbesserter Produkte, Verfahren und Dienstleistungen in einem für die realen Einsatzbedingungen repräsentativen Umfeld umfassen, wenn das Hauptziel der Maßnahmen darin besteht, im Wesentlichen noch nicht feststehende Produkte, Verfahren oder Dienstleistungen weiter zu verbessern. Die experimentelle Entwicklung kann die Entwicklung von kommerziell nutzbaren Prototypen und Pilotprojekten einschließen, wenn es sich dabei zwangsläufig um das kommerzielle Endprodukt handelt und dessen Herstellung allein für Demonstations- und Validierungszwecke zu teuer wäre.
Die experimentelle Entwicklung umfasst keine routinemäßigen oder regelmäßigen Änderungen an bestehenden Produkten, Produktlinien, Produktionsverfahren, Dienstleistungen oder anderen laufenden betrieblichen Prozessen, selbst wenn diese Änderungen Verbesserungen darstellen sollten.
Antragsberechtigt sind staatlich und nichtstaatliche Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, kommunale Gebietskörperschaften (einschließlich kommunaler Unternehmen und Zweckverbände), Organisationen (Stiftungen, Verbände, Vereine, Gewerkschaften) sowie gewerbliche und gemeinnützige Unternehmen. Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer Betriebsstätte oder Niederlassung (Unternehmen bzw. einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit der Zuwendungsempfangenden dient (Hochschule, Forschungseinrichtung etc.), in Deutschland verlangt.
Die KI-Leuchtturmförderung zielt vor allem auf konkrete KI-Anwendungen und fokussiert damit den Transfer von Forschungsergebnissen in die Praxis. Daher werden Kooperationen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft/Organisationen oder Kommunen ausdrücklich begrüßt. Ebenso die Beteiligung von Startups, Social Entrepreneurs sowie kleinen und mittleren Unternehmen (KMU).
Art, Umfang und Höhe der Zuwendungen
Die Zuwendungen erfolgen auf Ausgaben- oder auf Kostenbasis im Wege einer Projektförderung als nicht rückzahlbarer Zuschuss. Die Zuwendungen werden für einen Zeitraum von bis zu drei Jahren gewährt. Die Zuwendungen für ein Vorhaben, unabhängig von seiner Struktur als Einzel- oder Verbundvorhaben, soll 2 Mio. Euro nicht überschreiten.
Die Finanzierung erfolgt in der Regel als Anteilsfinanzierung. Die Zuwendungsempfänger*innen haben sich entsprechend ihrer Interessenlage unter Berücksichtigung ihrer Finanzkraft angemessen an der Finanzierung des zu fördernden Projekts zu beteiligen. Die beantragte Förderquote ist entsprechend zu begründen.
Grundsätzlich ist eine Lizenzierung der Projektergebnisse als Open Source oder Freie Software vorzusehen. In begründeten Ausnahmefällen ist davon abzusehen.
Das Antragsverfahren ist zweistufig angelegt. In der ersten Stufe erfolgt das Auswahlverfahren der zu fördernden Projekte. In der ersten Stufe reichen die Interessenten (bei Verbundvorhaben die Verbundkoordinierenden) eine aussagefähige Projektskizze bei der Projektträgerin Zukunft - Umwelt - Gesellschaft (ZUG) gGmbH ein. Die Projektskizzen sind bis spätestens 30. November 2021 in elektronischer Form zu übermitteln. Sofern die formellen Voraussetzungen erfüllt sind und die Projektskizzen hinsichtlich der Auswahlkriterien positiv bewertet werden und im Wettbewerb erfolgreich sind, erfolgt in der zweiten Stufe die Aufforderung zur Vorlage eines formalen Förderantrags. (Quelle: Förderrichtlinie für Maßnahmen der Künstlichen Intelligenz "KI-LEuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen", BAnz AT 19.10.2021 B3).
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