AI-4EST

Reducing Carbon Emissions with Forest Development

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Das Projekt AI-4EST

Reduzierung der Kohlenstoffemissionen durch Waldentwicklung

Um das 1,5 Grad Klimaziel zu erreichen ist ein Ausgleich von Kohlenstoffemissionen zwingend notwendig. Ein Ansatz dies zu erreichen ist ein Kompensationshandel mit internationalen Zertifikaten.

Für diesen Ausgleich ist allerdings die Aufforstung gesunder und diverser Wälder entscheidend. Dazu gehören auch Moore und Wasserwälder. Obwohl Wälder so ein wichtiger CO2-Speicher sind, sind unsere Wälder in einem sehr schlechten Zustand und müssen dringend, schnellstmöglich und koordiniert aufgeforstet werden. Nötige Investitionen hierzu, die Waldbesitzer aufbringen müssen, könnten durch Emissionshandel attraktiver werden. Das funktioniert wie folgt: kohlenstoffemittierende Unternehmen kaufen die Kohlenstoffeinsparung von Waldbesitzern und werden so CO2-neutral. Um nachzuweisen, wie viel CO2 ein Wald tatsächlich bindet, müssen für den Kompensationshandel Waldbestände regelmäßig von Zertifizierungsstellen begutachtet werden.

Die Zertifizierung ist bis jetzt noch kostspielig, erfolgt standardmäßig alle 3-5 Jahre, liefert ungenaue, analoge und nicht weiterverwertbare Daten und lässt keine präzise Aussage zur Waldentwicklung und die Potentiale von Aufforstungen zu.

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Projektdetails

  • Zeitrahmen: 1. Dezember 2023 - 30. November 2025
  • Finanzierung: 656,500€
  • Ziel: geographisch genaue Prognosewerkzeuge zur Waldentwicklung bis hin zu einzelnen Baumgruppen und ihrer Wechselwirkungen mit Aufforstungsaktivitäten einzelner Setzlinge und erklärbare Bepflanzungspläne zu entwickeln.
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Projektzusammenfassung

AI-4EST nutzt Daten aus Satelliten, LiDAR- und Radarquellen und kombiniert sie mit Baumkatastern, um den Wald automatisch bis hin zu einzelnen Bäumen genau zu klassifizieren. Zum ersten Mal werden wissenschaftliche Vorhersagemodelle verwendet, um mithilfe künstlicher Intelligenz den zukünftigen Zustand des Waldes in verschiedenen Szenarien vorherzusagen. Die besten Szenarien werden durch eine Multiparameter-Optimierung identifiziert, und daraus werden neue, detaillierte und robuste Bepflanzungspläne abgeleitet.

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Finanzierung

Dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanziert.

 

Unser Beitrag

Das Big Data Team von north.io wird in Zusammenarbeit mit CarbonStack eine führende KI-Anwendung in einem neuen Markt entwickeln, die weltweit einsetzbar und Wettbewerbsfähig sein soll. Durch den Fokus auf die Forschung der Künstliche Intelligenz trägt das 656.500 Euro schwere Projekt nicht nur dazu bei, ökologische Herausforderungen zu lösen, sondern stärkt zusätzlich Deutschland als Innovationstreiber. Des Weiteren entstehen durch AI-4EST eine große Menge an nutzbaren, nachvollziehbaren und qualitativ hochwertigen Verfahren, die dazu beitragen können, die nationale Strategie Deutschland als weltweit führenden KI-Standort zu etablieren und die Baumzustände zu erkennen, Waldentwicklungen vorherzusagen und Bepflanzungspläne vorzuschlagen. So können beispielsweise Unternehmen transparent Ihre Aufforstungsprojekte und CO2-Kompensation dokumentieren, wodurch wiederrum regionale Waldeigentümer unterstützt werden. Hinzukommt, dass dadurch der gesellschaftliche Dialog und die Aufklärung zu Künstlicher Intelligenz intensiviert wird.

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Projektpartner

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