Das Projekt Green Algorithms zielt darauf ab, eine ökologisch nachhaltigere Computerwissenschaft zu fördern. Auf der dazugehörigen Webseite bietet das Projekt verschiedene Rechenprogramme an, mit welchen Forscher der CO2-Fußabdruck ihrer Computerprogramme abschätzen können. Mit dem Ziel diese umweltfreundlicher zu gestallten werden auf der Webseite darüber hinaus Tipp’s und Schulungen angeboten, sowie eine Sammlung an Publikationen und Vorträge zu diesem Thema. Ein Ziel des Projektes, ist die Entwicklung eines Tools, welches „automatisch alle Details der ausgeführten Algorithmen sammelt und den entsprechenden Energieverbrauch und Kohlenstoff-Fußabdruck schätzt“. 1 Erste Schritte in diese Richtung macht das Projekt mit dem Tool „GA4HPC“. Es funktioniert auf jedem High Performance Computing (HPC)-Server, der als Workload-Manager verwendet wird. Detaillierte Anweisungen, sowie das Skript werden auf der Seite Green Algorithms 4 HPC angeboten.
„Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) und automatisierte Entscheidungsfindung in Wirtschaft und
Gesellschaft sind hoch.“1In vielen Bereichen wird durch den Einsatz von KI ein starker Anstieg an
Innovation und Komfort erhofft. Auch große Beiträge von künstlicher Intelligenz zum Erreichen von
Nachhaltigkeitszielen, entsprechen der allgemeinen Erwartung. Sie soll etwa dabei helfen innovative
Energie- und Verkehrsinfrastrukturen zu erschaffen, das Abfall- und Ressourcenmanagement zu verbessern
und durch genaue Erdbeobachtung Klimaveränderungen zu verfolgen, um moderne Warn- und Prognosensysteme
zu erschaffen, um besser auf Extremwettervorkommen vorbereitet zu sein.
Trotz dieser erwartungsweisen nachhaltigen Innovationen, welche KI mit sich bringen kann, bringt sie
auch vielfältige ökologische und soziale Probleme mit sich. Bezogen auf den CO2-Fußabdruck liegen diese
vor allem in dem extremen Energieverbrauch, welcher für die Entwicklung und die anschließende Nutzung
von KI benötigt wird. Im Rahmen des Projektes SustAInw wird das Bewusstsein für nachhaltige KI der daran
arbeitenden Organisationen geschärft, sowie Werkzeuge angeboten, die ihnen dabei helfen ihre KI-Systeme
nachhaltiger zu gestallten.