Erforschung und Anwendung des Potenzials von Künstlicher Intelligenz zur Förderung der Klimaresilienz auf regionaler und lokaler Ebene

Erwartetes Ergebnis:

KI hat das Potenzial, nahezu jeden Aspekt der Klimaanpassungsbemühungen von Regionen zu unterstützen oder zu erleichtern. Von der Risikobewertung bis zur Klimavorhersage, von der Infrastrukturplanung bis zum Ressourcenmanagement und mehr. Projekte, die zu den Zielen des AI Continent Action Plan und der EU-Mission zur Anpassung an den Klimawandel beitragen, sollen eines der folgenden Ziele erreichen:

• KI wird eingesetzt, um umsetzbares Wissen zur Klimaanpassung für europäische Regionen und lokale Behörden zu verbessern, indem Klimadaten in Entscheidungsprozesse integriert werden.
• Spezifische Sektoren in den ausgewählten Regionen werden dank des Einsatzes von KI zur Verbesserung ihrer Prozesse oder Technologien widerstandsfähiger gegen den Klimawandel, während gleichzeitig ihre digitale Transformation vorangetrieben wird.

Umfang:

Begründung

In den letzten Jahren hat sich der Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz rasant und disruptiv beschleunigt, angetrieben durch erhebliche Fortschritte bei der weit verbreiteten Datenverfügbarkeit, Rechenleistung und dem maschinellen Lernen^[1]. Während das Potenzial der Künstlichen Intelligenz täglich neu entdeckt wird und ihre Möglichkeiten exponentiell wachsen, kann eine solche technologische Revolution die europäischen Bemühungen um Klimaresilienz erheblich beschleunigen und zu den Zielen der Anpassungsmission beitragen.

Angesichts der sich ständig ändernden Natur des KI-Wachstums sollten Vorschläge zeigen, dass sie über den Stand der Technik hinausgehen, eine spezifische Lücke identifizieren, die durch ein KI-gestütztes Tool geschlossen werden kann, und erklären, warum es bestehende Modelle, Tools oder Anwendungen verbessern würde, oder alternativ die Notwendigkeit der Entwicklung völlig neuer Lösungen begründen.

Insbesondere sollte der Vorschlag eines der folgenden beiden Ziele ansprechen:

Ziel 1: „KI für zugänglichere Daten“

KI kann große Datensätze schnell verarbeiten und Muster identifizieren, die sonst zu komplex wären. Vorschläge sollten untersuchen, wie KI, einschließlich KI-Techniken wie Deep Learning, weiter integriert werden kann, um Daten zugänglicher und verständlicher zu machen und fundierte Entscheidungen von Regionen und lokalen Behörden zu erleichtern. Verbesserungen sollten mit mindestens 3 regionalen und lokalen Behörden getestet werden, um sicherzustellen, dass sie den Endnutzern (d.h. Entscheidungsträgern) einen konkreten Mehrwert bieten. Darüber hinaus wird erwartet, dass Vorschläge eine solche Analyse anwenden, um die Datenintegrität und -zugänglichkeit konkret zu verbessern^[2].

Ziel 2: „KI für sektorale Anpassung“

Einsatz und Anwendung von maschinellem Lernen und KI-Tools, um Regionen und lokalen Behörden zu helfen, ihr Ressourcenmanagement zu optimieren und Anpassungstechnologien in Schlüsselbereichen zu verbessern. Vorschläge sollten die Tools im Gebiet von mindestens 5 regionalen oder lokalen Behörden entwickeln und testen. Die Arbeit sollte Akteure des Privatsektors mit relevanter Expertise in dem gewählten Sektor (z.B. intelligente Landwirtschaft, Bau- und Gebäudesektor, Wassermanagement, Abfallmanagement, Transport, Resilienz von Energiesystemen usw.) einbeziehen, um sicherzustellen, dass solche KI-gestützten Tools auf Skalierbarkeit und Akzeptanz ausgelegt sind.

Unabhängig vom angesprochenen Ziel sollten alle Vorschläge Schulungs- und Verbreitungsmaterial für verschiedene Zielgruppen, einschließlich Regionen und lokaler Behörden, bereitstellen, wie die KI-gestützten Verbesserungen am besten genutzt werden können. Es sollte darauf geachtet werden, Verzerrungen zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Daten repräsentativ für verschiedene Bevölkerungsgruppen sind, sowie mögliche Einschränkungen und potenzielle Fehlinformationen bei der Verwendung zu berücksichtigen…