Wie beheben wir die Kinderkrankheiten von KI und Blockchain?

1. Revolution durch Automatisierung

Die Fähigkeit von KI, riesige Datenmengen in kürzester Zeit zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, ermöglicht eine bisher unerreichte Automatisierung und Optimierung in zahlreichen Industrien.

1.1 Präzisere Diagnosen und maßgeschneiderte Therapien im Gesundheitswesen

Der Gesundheitssektor hat durch den Einsatz von KI enorme Fortschritte gemacht. KI ermöglicht nicht nur schnellere, sondern auch präzisere Diagnosen und eröffnet neue Wege in der Patientenversorgung.

Früherkennung von Krankheiten

KI-Systeme wie AlphaFold von Alphabet DeepMind (USA) und IBM Watson Health (USA) revolutionieren die Diagnose schwerer Krankheiten. Sie sind in der Lage, komplexe Muster in medizinischen Daten zu erkennen, die menschlichen Ärzten oft verborgen bleiben.

• Mithilfe der fortschrittlichen Mustererkennung von KI können kleinste Tumore auf Röntgenbildern erkannt werden, noch bevor sie Symptome verursachen. Studien zeigen, dass KI-Modelle Brustkrebs in frühen Stadien zuverlässiger erkennen als menschliche Radiologen.
• KI-gestützte Systeme analysieren EKGs, Blutdruckwerte und andere Gesundheitsdaten, um das Risiko für Herzinfarkte oder Schlaganfälle frühzeitig zu identifizieren. Diese Frühwarnsysteme ermöglichen präventive Maßnahmen, bevor es zu ernsthaften Komplikationen kommt.

Robotergestützte Chirurgie

Chirurgische Roboter wie das Da-Vinci-Surgical System aus den USA unterstützen Ärzte bei komplizierten Operationen. Mithilfe von KI können diese Systeme Eingriffe mit höchster Präzision durchführen.

Der Einsatz von KI erlaubt ebenso minimalinvasive Operationen, die weniger Gewebeschäden verursachen und somit schnellere Genesungszeiten bieten. Auch die Risiken von Komplikationen und Infektionen werden deutlich reduziert.

Virtuelle Gesundheitsassistenten

Plattformen wie Babylon Health (Vereiniges Königreich) und Ada Health (Deutschland) nutzen KI, um Patienten in Echtzeit zu beraten. Diese virtuellen Assistenten analysieren Symptome und geben Empfehlungen, ob ein Arztbesuch erforderlich ist. Sie erleichtern den Zugang zur Gesundheitsversorgung und entlasten gleichzeitig medizinisches Personal.

1.2. Bessere Qualität durch smarte Systeme in der Fertigungsindustrie

KI hat das Potenzial, eine neue Ära der Automatisierung in der Fertigungsindustrie einzuläuten. Intelligente Kontrollsysteme können Produktivität und Qualität steigern, während die Kosten gleichzeitig sinken.

Predictive Maintenance

Unternehmen wie Siemens (Deutschland) und General Electric (USA) setzen auf vorausschauende Wartung. Hierbei überwachen Sensoren in Echtzeit den Zustand von Maschinen und melden potenzielle Probleme, bevor es zu einem Ausfall kommt. Durch diese Methode lassen sich Produktionsunterbrechungen erheblich minimieren und Wartungskosten senken. Dazu wird die Lebensdauer der Maschinen verlängert.

Autonome Roboter

In Fabriken werden zunehmend KI-gesteuerte Roboter eingesetzt, wie etwa die Modelle von ABB Robotics (Deutschland). Diese Maschinen übernehmen Aufgaben wie Montage, Schweißen oder Qualitätskontrolle. Sie können sich schnell an wechselnde Produktionsanforderungen anpassen und gewährleisten eine gleichbleibend hohe Qualität.

1.3. Mehr Sicherheit und schnellere Transaktionen im Finanzwesen

KI-Algorithmen analysieren in Sekundenbruchteilen große Mengen an Finanzdaten und treffen automatisierte Handelsentscheidungen. Hedgefonds wie Renaissance Technologies (USA) verwenden diese Systeme, um Markttrends zu identifizieren und profitable Geschäfte abzuschließen. Diese Geschwindigkeit und Präzision sind für den Menschen unerreichbar.

Verbesserte Betrugserkennung

Banken wie HSBC (London) und JPMorgan (USA) nutzen KI, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren. HSBC und JPMorgan setzen verschiedene KI-Tools ein, um Finanzkriminalität effizienter zu erkennen. Hierzu gehören eine Anti-Geldwäsche KI (AML AI) von Google und die Plattform „Decision Intelligence“ von Quantexa.

1.4. Präzisionslandwirtschaft für höhere Erträge in der Landwirtschaft

Auch die Landwirtschaft wird durch KI effizienter und nachhaltiger. Von der Überwachung der Ernte bis hin zur Automatisierung von Landmaschinen – KI macht den Anbau präziser und ressourcenschonender.

KI-gesteuerte Drohnen und Sensoren

Landwirte setzen Drohnen und Bodensensoren ein, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind. Diese sammeln Daten über Bodenqualität, Feuchtigkeit und Pflanzenwachstum. Anhand dieser Informationen können die Landwirte gezielte Maßnahmen ergreifen, wie zum Beispiel die Dosierung von Düngemitteln oder die optimale Bewässerung.

Autonome Traktoren

Hersteller wie John Deere (USA) entwickeln Traktoren, die ohne menschliche Steuerung Felder pflügen, säen und ernten können. Diese Maschinen arbeiten unabhängig von Tageszeit oder Wetterbedingungen.

2. Blockchain-Technologie: Dezentralisierung kombiniert mit mehr Transparenz

2.1. Kryptowährungen und mehr im Finanzsektor

Blockchain-Technologie bietet weit mehr als nur die Grundlage für Kryptowährungen. Apps wie Ripple (USA) ermöglichen blitzschnelle und kostengünstige Transaktionen über Ländergrenzen hinweg – ohne die Notwendigkeit von Banken als Vermittler.

Plattformen wie Aave (Schweiz) oder Uniswap (USA) basieren auf dem Konzept von Decentralized Finance (DeFi). Hier finden Finanzdienstleistungen wie Kredite oder Handel direkt als Blockchain-Einträge statt, ohne dass Banken benötigt werden.

2.2. Schneller und sicherer handeln in der Immobilienbranche

• Blockchain-Technologie ermöglicht es, Immobilien zu tokenisieren. Plattformen wie RealT (USA) erlauben Investoren, schon mit kleinen Beträgen Anteile an Immobilien zu erwerben.
• Transparente Grundbücher: Länder wie Schweden und Georgien setzen bereits Blockchain ein, um Grundbücher zu digitalisieren und Transaktionen transparenter zu gestalten.

2.3. Effizienz durch besseres Tracking im Lieferkettenmanagement

Die bekannte US-amerikanische Supermarktkette Walmart nutzt Blockchain, um den Weg von Produkten wie Obst, Gemüse oder Rind- und Schweinefleisch vom Bauernhof bis ins Supermarktregal zu verfolgen. Dies erlaubt, kontaminierte Ware so schnell wie möglich zu erkennen und Rückrufaktionen effizienter durchzuführen. Zudem verwenden Unternehmen wie Louis Vuitton, Prada und Hublot Blockchain-Lösungen, um die Echtheit ihrer Luxusprodukte zu garantieren.

2.4. Handel mit Stromüberschüssen im Energiesektor

Plattformen wie Power Ledger (Australien) ermöglichen es Hausbesitzern, überschüssigen Solarstrom direkt an ihre Nachbarn zu verkaufen. Die Infrastruktur hierzu liefern Projekte wie das ION Power Grid.

ION Power Grid  ist ein dezentralisiertes Energiehandels- und Verteilungsnetzwerk, und ermöglicht den Austausch von Energie zwischen einzelnen Nutzern und konzentriert sich dabei auf eine intelligente und skalierbare Energieinfrastruktur. ION Power Grid zielt darauf ab, den Energieaustausch auf Peer-to-Peer-Basis zu ermöglichen und die Effizienz und Transparenz des Energiemarktes zu erhöhen. Die Blockchain sorgt dabei für Transparenz und Fairness.

3. Mangelnde Nachhaltigkeit als Schattenseite digitaler Innovationen

Die Einsatzmöglichkeiten von KI und Blockchain sind beeindruckend, haben aber auch einen hohen Preis.

• KI-Modelle, insbesondere im Bereich Deep Learning, benötigen immense Rechenleistung. Das Training großer Sprachmodelle wie GPT verursacht einen CO₂-Fußabdruck, der dem von hunderten Transatlantikflügen oder dem Energieverbrauch einer mittelgroßen Stadt entsprechen kann.
• Das „Proof-of-Work“-Verfahren, das von Bitcoin verwendet wird, ist zudem extrem energieintensiv. Das Bitcoin-Netzwerk verbraucht mehr Strom als manche Länder.
• Rechenzentren, die von großen Cloud-Anbietern betrieben werden, benötigen für den Betrieb riesige Mengen an Strom. Sie sind das Rückgrat für KI-Modelle, Blockchain-Transaktionen und das Hosting von digitalen Plattformen. Laut Schätzungen machen Rechenzentren weltweit etwa 2-3 Prozent des globalen Stromverbrauchs

4. Innovationen für eine nachhaltige Zukunft

Es gibt bereits vielversprechende Ansätze, um den Energieverbrauch dieser Technologien zu senken:

• Methoden wie Pruning und Federated Learning sorgen für effizientere KI-Modelle mit geringerem Energieverbrauch. Pruning bezieht sich auf das Entfernen von unwichtigen oder redundanten Neuronen sowie Verbindungen in einem neuronalen Netzwerk, um die Größe und Rechenlast zu reduzieren. Federated Learning hingegen ist ein Ansatz, bei dem ein Modell dezentral auf mehreren Geräten trainiert wird, ohne dass deren Daten zentralisiert gesammelt werden müssen.
• Die Blockchain Ethereum hat kürzlich den energieintensiven „Proof-of-Work“-Mechanismus aufgegeben und ist auf die energieeffiziente „Proof-of-Stake“-Methode umgestiegen. Diese Technik benötigt über 99 Prozent weniger Energie.
• Rechenzentren und Blockchain-Netzwerke setzen zunehmend auf erneuerbare Energien, um ihre CO₂-Bilanz zu verbessern.

• Ein weiterer Ansatz zur Reduzierung des Energieverbrauchs von Rechenzentren ist die Verwendung von Wasser- oder Naturkühlung anstelle herkömmlicher Luftkühlung. Diese Methode kann den Energieverbrauch für die Kühlung von Servern deutlich senken. Meta / Facebook setzt in einigen seiner Rechenzentren auf freie Kühlung, bei der kalte Außenluft direkt verwendet wird. Dies reduziert die Notwendigkeit für energieintensive Klimaanlagen.
• KI wird zunehmend eingesetzt, um den Energieverbrauch in verschiedenen Industrien zu optimieren. Beispielsweise helfen KI-gestützte Algorithmen bei der Vorhersage von Stromnachfragen, um die Energieverteilung in Echtzeit zu optimieren und den Gesamtenergieverbrauch zu senken. Google hat seine DeepMind-KI in seinen Rechenzentren eingesetzt, um den Kühlungsbedarf zu optimieren und den Stromverbrauch um 40 Prozent zu reduzieren.