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Die Plattform Lernende Systeme hat eine Landkarte für nachhaltige KI-Anwendungen aus Deutschland erstellt. Dabei geht es um Einsatzfelder für Künstliche Intelligenz, die beispielsweise eine emissionsarme Energieversorgung, bessere medizinische Versorgung, umweltschonende Landwirtschaft oder andere Nachhaltigkeitsbereiche zum Ziel haben – wie KI-gesteuerte Windparks, die sich an wechselnde Umwelt- und Lastbedingungen anpassen und so mehr Strom produzieren, ferngesteuerte Roboter, die den Verbrauch an Pestiziden im Ackerbau verringern, oder eine intelligente Software, die Bäckereien bei der tagesaktuellen Absatzplanung hilft, so dass weniger Backwaren im Müll landen.

Künstliche Intelligenz gilt als hilfreiches Werkzeug, um aus Daten einen Mehrwert zu erzeugen. Auf diese Weise kann KI Unternehmen, Institutionen und Einzelne dabei unterstützen, ökologisch verträglich, sozial gerecht und wirtschaftlich erfolgreich zu handeln. „Der Schlüssel für eine resiliente und nachhaltige Gesellschaft sind digitale Technologien wie Künstliche Intelligenz“, sagt Johannes Winter, Leiter der Geschäftsstelle der Plattform Lernende Systeme. „Mit unserer KI-Landkarte wollen wir das Nutzenpotenzial von KI-Systemen sichtbar machen und einen Impuls geben für den gesellschaftlichen Dialog über die Chancen, aber auch Herausforderungen von KI. Dazu zählt zum Beispiel der Energie- und Ressourcenverbrauch der Systeme selbst.“

Die Plattform Lernende Systeme stellt über das Thema Nachhaltigkeit hinaus weitere Bereiche vor, in denen Künstliche Intelligenz für den Menschen und die Wirtschaft Nutzen schafft. Ausgewählte Fallbeispiele aus ganz unterschiedlichen Branchen zeigen, wie der Einsatz neuer Technologien die Gesellschaft heute und in Zukunft unterstützen kann. Außerdem gibt es kostenfreie Online-Kurse und Lernmaterialien, die Funktionsweise und Einsatzgebiete von KI anschaulich erläutern. Einen guten Einstieg bietet die aktuelle Video-Tutorial-Reihe „So lernen Maschinen“. In insgesamt acht Folgen präsentieren die Studierenden Maike-Elisa Müller, Jannik Kossen und Fabrizio Kuruc auf leicht verständliche Weise und anhand grafisch aufbereiteter Beispiele wichtige Prinzipien des maschinellen Lernens.

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