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KI Klimaschutzmaßnahmen CO2-Emissionen, wirksamsten Maßnahmen Klimaschutz Klimawandel Künstliche Intelligenz
GREENTECH

KI analysiert 1.500 Kimaschutzmaßnahmen – das sind die effektivsten

Fabian Peters
Aktualisiert: 17. Februar 2025
von Fabian Peters
Adobe Stok/ Leonid
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Forscher haben 1.500 Klimaschutzmaßnahmen mithilfe einer KI analysiert, um diejenigen zu identifizieren, die bislang am meisten CO2 reduziert haben. Dabei konzentrierten sie sich auf vier Sektoren: Gebäude, Strom, Industrie und Verkehr. 

Ein Forscherteam hat mithilfe maschinellem Lernen rund 1.500 politische Klimaschutzmaßnahmen untersucht. Ziel war es, diejenigen zu identifizieren, die die CO2-Emissionen bislang am effektivsten reduziert haben. Die Studie wurde im Wissenschaftsmagazin Science veröffentlicht.

KI identifiziert die effektivsten Klimaschutzmaßnahmen

Das Ergebnis: Die Forscher konnten 63 Maßnahmen in 35 Ländern ermitteln, die deutlich zur Verringerung der CO2-Emissionen beitragen konnten – durchschnittlich rund 19 Prozent. Die umfangreichsten Reduktionen seien in Kombination mit mindestens zwei oder mehreren Aktionen verbunden gewesen.

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Insgesamt hätten die 63 Maßnahmen 0,6 bis 1,8 Gigatonnen CO2-Äquivalent reduziert. Annika Stechemesser, Mitautorin und Forscherin am Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung, dazu: „Die richtige Mischung von Maßnahmen ist wichtiger als eine Vielzahl von Maßnahmen“.

Die schrittweise Stilllegung der Kohlekraftwerken im Vereinigten Königreich hätte etwas funktioniert, weil sie mit Preismechanismen wie einem Mindestpreis für Kohlenstoff kombiniert wurde. Das Aus für Autos mit Verbrennungsmotor in Norwegen sei wiederum deshalb wirksam gewesen, da es zeitgleich Preizanreize für Elektroautos gab.

Kombination aus maschinellem Lernen mit einem statistischen Analyseansatz

Die Forscher stützen ihre Analyse auf eine Datenbank mit rund 1.500 Klimaschutzmaßnahmen, die 41 Ländern zwischen 1998 und 2022 umgesetzt haben. Sie bewertete dabei 48 verschiedene Kategorien.

„Frühere Bewertungen konzentrierten sich in der Regel auf eine enge Auswahl prominenter politischer Maßnahmen in ausgewählten Ländern und übersahen dabei die Hunderte anderer Maßnahmen“, so Stechemesser.

Für ihre Untersuchung kombinierten die Forscher eine KI über maschinelles Lernen mit einem statistischen Ansatz. Dadurch konnten sie Emissionsrückgänge in den vier Sektoren ermitteln, die am meisten CO2 ausstoßen: Gebäude, Strom, Industrie und Verkehr.

Die Ergebnisse verglichen sie mit Klimaschutzmaßnahmen aus der Datenbank, um beurteilen zur können, welche einzelne oder kombinierten Ansätze am effektivsten Emissionen reduzieren konnten. Die Analyse weicht dabei von konventionellen Ansätzen ab, die Maßnahmen einzeln zu überprüfen und die wichtigsten auszuwählen. Die KI ermöglichte es jedoch größere Veränderungen in den Klimaschutzmaßnahmen zu erkennen.

Laut KI: Bestimmte Klimaschutzmaßnahmen funktionieren in bestimmten Ländern besser

Die Ergebnisse zeigen, dass bestimmte Maßnahmen in bestimmten Bereichen und Regionen besser funktionierten – vor allem in Kombination. Preismaßnahmen wie eine Energiesteuer seien vor allem in Ländern mit einem hohen Einkommensstandard effektiv gewesen, um mit der Stromerzeugung verbundenen Emissionen zu senken.

Die einzige Einzelmaßnahme die in allen vier Sektoren effektiver als ein Maßnahmenmix gewesen wär, sei die Besteuerung gewesen. Den Forschern zufolge ermöglichte es die KI ihnen wiederum erstmals, Klimaschutzmaßnahmen in verschiedenen Sektoren länderübergreifend zu bewerten.  Für den Ökologen Xu Chi von der Universität Nanjing sind die Studienergebnisse derweil alarmierend:

Diese Studie ist eine Warnung für Länder auf der ganzen Welt, dass ihre Klimapolitik bisher nur sehr begrenzte Auswirkungen hatte. Bestehende politische Maßnahmen müssen neu bewertet und geändert werden.

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vonFabian Peters
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Fabian Peters ist seit Januar 2022 Chefredakteur von BASIC thinking. Zuvor war er als Redakteur und freier Autor tätig. Er studierte Germanistik & Politikwissenschaft an der Universität Kassel (Bachelor) und Medienwissenschaften an der Humboldt-Universität zu Berlin (Master).
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