Grüne KI: Wie künstliche Intelligenz Umwelt und Klima schützt

Ob Smart Grids, intelligente Ertragsprognosen für erneuerbare Energien, vorausschauende Wartung oder KI-gestützter Arten- und Waldschutz: KI verbraucht nicht nur Ressourcen, sie schützt sie auch.

Was ist „grüne KI“ eigentlich?

Als „grüne KI“ werden Technologien bezeichnet, die ökologische Ziele fördern: weniger Energieverbrauch, geringere Emissionen, bessere Ressourcennutzung. Der Begriff wird jedoch manchmal überstrapaziert, da nicht jede Automatik schon „intelligent“ ist. Echte KI lernt aus Daten, erkennt Muster und verbessert sich selbst – ohne starre If-Then-Regeln. Hier einige Beispiele, die zeigen, wo grüne KI heute schon wirkt.

Smarte Stromnetze: Balance zwischen Wind und Waschmaschine

In unseren Stromnetzen schwankt das Verhältnis von Sonne, Wind und Verbrauch ständig. Damit es stabil bleibt, setzen die Netzbetreiber verstärkt auf Machine-Learning-Modelle, die große Mengen an Netzdaten, Wetterprognosen und Verbrauchsmustern auswerten. Sie erkennen typische Abläufe und unterstützen so die Planung und Steuerung von Energieflüssen: zum Beispiel, wann Haushalte besonders viel Strom benötigen oder Windräder hohe Leistung bringen. Solche Smart Grids ermöglichen es, Lastspitzen zu glätten, Überschüsse effizienter zu verteilen, zusätzliche Netzanschlüsse aufzunehmen und den Einsatz fossiler Reservekraftwerke zu reduzieren.

In den Niederlanden zum Beispiel verknüpft das Energieunternehmen Eneco im Projekt „Myriad“ über 10.000 Wind-, Solar- und Batterieanlagen zu einem virtuellen Kraftwerk mit rund 4 GW. Die Plattform ist so intelligent, dass sie die Einspeisung in Echtzeit verschiebt oder drosselt und den Strom dort vermarktet, wo er netzdienlich ist.

Und was im Großmaßstab mit KI gelingt, funktioniert im eigenen Haushalt sogar ohne: Smartes Energiemanagement wie das von Vaillant verbindet Wärmepumpe und Photovoltaik-Anlage zu einem „Mini-Smart-Grid“: Das nutzt den Eigenstrom optimal, reduziert Lastspitzen und senkt so die Heizkosten. Mit einem dynamischen Stromtarif wird das Sparpotenzial noch größer. Das Energiemanagementsystem erkennt automatisch, wann Strom besonders günstig ist und verschiebt den Verbrauch energieintensiver Geräte auf diese Zeiten.

Ertragsprognosen für Erneuerbare: Watt’n Wetter

Smart Grids regeln die Balance in Echtzeit. KI-gestützte Prognosen verschieben sie in die Zukunft: Modelle lernen aus den historischen Erzeugungsdaten von Solarfeldern und Windparks und kombinieren sie mit Wettervorhersagen, Satellitenbildern, Temperatur- und Windprofilen. Das Ergebnis sind präzise Day-Ahead-Forecasts (vortägige Prognosen) und Intraday-Forecasts (untertägige Prognosen), die Speicherfahrpläne, Handelsgebote und Reservekraftwerke zielgenau steuern helfen. Besonders grün: Schon wenige Prozentpunkte mehr Trefferquote senken den Bedarf an fossiler Reserveleistung messbar.

Ein Beispiel aus den USA: Google und seine KI-Forschungsabteilung DeepMind setzten maschinelles Lernen auf 700 Megawatt Windkraftkapazität an – mit dem Ergebnis, dass das neuronale Netzwerk den Energieoutput bis zu 36 Stunden im Voraus mit hoher Genauigkeit prognostizierte. Basierend darauf konnten die Einspeisepläne verbessert und der wirtschaftliche Wert der Windenergie um etwa 20 Prozent gesteigert werden. Ein wichtiger Beitrag zur Energiewende, da er Windkraft nicht nur rentabler, sondern auch planbarer macht.

Intelligentes Recycling: Ist das ein Wertstoff oder kann das weg?

Plastikberge, die zeigen: Smarte Sortierung ist wichtiger denn je.

In Sortieranlagen übernehmen neuronale Netze Aufgaben, die zuvor von Menschen oder optischen Scannern erledigt wurden: Kameras erfassen Materialien auf dem Förderband, und KI-Systeme erkennen in Sekundenbruchteilen, ob es sich um PET, Karton, Aluminium oder einen Fehlwurf handelt. Je mehr Daten sie auswerten, desto präziser werden ihre Entscheidungen. So steigt nicht nur die Reinheit der Fraktionen (getrennte Materialgruppen), sondern auch die Recyclingquote.

Grüne KI hilft aber nicht nur vor, sondern auch nach der Müllverbrennung: Ein aktuelles Beispiel ist die Anlage von ZenRobotics und IMRO Maschinenbau, die Anfang 2026 in Uffenheim in Betrieb gehen soll. Sie kombiniert Sensorik und Robotik, um Metalle und andere Rohstoffe präzise aus der Restasche zurückzugewinnen. Die KI-gestützten Systeme erkennen die Materialien automatisch und sortieren sie zur Wiederverwertung.

Vorausschauende Wartung: Reparieren, bevor etwas kaputtgeht

Präzise Analyse vor Ort verhindert Ausfälle und steigert die Anlagenleistung.

Maschinen lassen sich nachhaltiger und zuverlässiger betreiben, wenn Eingriffe rechtzeitig erfolgen. Vorausschauende Wartung erkennt Frühzeichen von Verschleiß und vermeidet ungeplante Ausfälle, statt nur im Störfall zu reparieren. Grundlage dafür sind kontinuierlich erhobene Daten wie diese:

• Messdaten: Temperatur, Druck, Durchfluss, Vibration, Geräusch, Strom/Spannung, Leistung, Leistungsfaktor
• Betriebsdaten/Logs: Start-/Stopp-Zyklen, Laufzeiten, Ventilstellungen, Fehlermeldungen, Selbstdiagnosen, Regler-/Inverterdaten
• Kontextdaten: Wetterprognosen, Außentemperatur, Belegung/Nutzungsprofile, Tarif-/Netzsignale, Wartungshistorie

KI-Modelle lernen typische Muster, erkennen abweichendes Verhalten im Zusammenhang und schlagen gezielt Maßnahmen vor. So sinkt nicht nur das Risiko von Stillständen, auch Wartungen nach starren Intervallen oder „auf Verdacht“ werden seltener. In der Industrie ist dieses Vorgehen bereits etabliert. Nach und nach hält es nun auch in Gebäudetechnik und Heizsystemen Einzug.

Ein Beispiel ist der Fernoptimierungsservice OptimierungPLUS von Vaillant: Dabei wird das Betriebsverhalten von Wärmepumpen ferndiagnostisch geprüft und bei Bedarf automatisch an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer sowie die Bedingungen vor Ort angepasst. Ziel ist, die Lebensdauer der Anlagen zu verlängern und die Energiekosten um bis zu 15 Prozent gegenüber nicht optimierten Anlagen zu senken. KI kommt dabei bislang nur in begrenztem Umfang zum Einsatz, soll aber künftig weiter ausgebaut werden. Der Service basiert bereits auf einem dauerhaften Monitoring der Systeme, das wichtige Erkenntnisse liefert, um die automatisierte Parameteranpassung schrittweise weiterzuentwickeln. Beides sind wichtige Bausteine auf dem Weg zu Grüner KI im Zuhause.

Artenschutz aus der Luft: Grüne KI sieht (fast) alles

Zwischen Ästen und Blättern: Wo KI‑gestützte Erkennung besonders wertvoll wird.

Forschungsteams weltweit nutzen künstliche Intelligenz, um Ökosysteme zu überwachen. Satelliten, Kamerafallen und Drohnen liefern Terabyte an Bilddaten – viel mehr als Menschen auswerten können. Daher übernehmen KI-Modelle die erste Sichtung: Sie erkennen Tierarten, zählen Populationen und registrieren Veränderungen in Vegetation oder Wasserqualität. So lassen sich bedrohte Arten gezielter schützen und illegale Aktivitäten wie Wilderei oder Abholzung früher erkennen.

Ein Beispiel aus Deutschland zeigt, wie das in der Fläche funktioniert: Seit Sommer  2025 wird das schutzgebietsübergreifende „KI-Nationalpark“-Monitoring aufgebaut, das bereits in 13 Nationalparks und zwei Wildnisgebiete umfasst: vom Schwarzwald über die Eifel bis zur Vorpommerschen Boddenlandschaft und der Sächsischen Schweiz. Hier erfassen Fotofallen, Audiologger und Klimalogger Tierarten, Freizeitaktivitäten, Forstarbeiten sowie Umweltwerte wie Bodenfeuchte oder Lufttemperatur. Die Daten werden im Rechenzentrum der Universität Freiburg gespeichert und zum Training der KI-Systeme genutzt. Deren Aufgabe wird es sein, große Datenmengen automatisiert auszuwerten, Tier- und Pflanzenarten sowie menschliche Störungen zu identifizieren und Zusammenhänge zwischen Klima, Biodiversität und Waldnutzung zu veranschaulichen. Auf dieser Basis wollen die Forschenden standardisierte Monitoring-Verfahren und eine belastbare Bestandsaufnahme der Artenvielfalt entwickeln, damit die Parkverwaltungen zum Beispiel Besucherströme zur Brut- oder Setzzeit umlenken oder Abschusspläne für Wild anpassen können. Ziel ist, die Regeneration und CO₂-Bindefähigkeit der Wälder zu erhöhen und die Funktion der Schutzgebiete langfristig zu sichern.

Grenzen und Verantwortung

So beeindruckend diese Anwendungen sind: KI verbraucht selbst Energie und Ressourcen – vor allem für Training und Rechenzentren. Konkrete Größenordnungen nennt Mistral AI in seiner Lebenszyklusanalyse für das Large Language Model „Mistral Large 2“. Deshalb ist eine KI nur dann wirklich „grün“, wenn sie in der Anwendung mehr Ressourcen spart, als sie verbraucht. Um die Effizienz weiter zu erhöhen, setzen Forschende zum Beispiel auf Transfer Learning (Anpassung vortrainierter Modelle an kleine, spezifische Datensätze), kleine spezialisierte Modelle (Small Language Models statt Large Language Models) sowie hybride Ansätze, die mit weniger Daten und Rechenaufwand auskommen. Zudem werden Rechenzentren immer häufiger mit erneuerbarer Energie versorgt.