„Mit NADIKI machen wir die Umweltwirkung von KI erstmals in Echtzeit sichtbar.“

KI gilt als Schlüsseltechnologie für die Zukunft. Aber was kostet sie Umwelt und Klima tatsächlich? Zum Abschluss des Leuchtturmprojekts „NADIKI“ sprachen wir mit Projektkoordinator Max Schulze über die Ergebnisse und Herausforderungen des Projektes.

Herr Schulze, was hat Sie zu dem Projekt motiviert?

Seit vielen Jahren beschäftigen wir uns damit, wie die Umweltauswirkung von Software gemessen werden kann. Was uns immer frustriert hat: Bisher sind die meisten Methoden zur Messung nur Annährungswerte. Und das, obwohl die Daten aus der Wertschöpfungskette eigentlich verfügbar sind. In Rechenzentren werden Kennzahlen zum Energieverbrauch erfasst und auch die Server-Systeme erfassen Kennzahlen. Diese Messungen zusammenzuführen, die Umweltwirkung systemisch zu erfassen und sichtbar zu machen, war unser Antrieb.

Was war das Ziel dieses Leuchtturmprojektes?

Durch Künstliche Intelligenz ist die Bewertung und Erfassung von Umweltwirkung noch weiter in den Mittelpunkt gerückt, und im Rahmen von KI haben wir zum ersten Mal die gesamte Wertschöpfungskette erfasst und für End-Anwender von KI-Systemen sichtbar gemacht. Damit haben wir unser Ziel erreicht, die tatsächliche Umweltwirkung von KI-Nutzung aufzuzeigen.

Welche Ergebnisse konnten während der Projektlaufzeit erreicht werden?

Wir haben im Rahmen von NADIKI eine neue Messplattform geschaffen, die systemübergreifend die Verbräuche und Umweltwirkungen erfasst: vom Treibstoffverbrauch der Diesel-Generatoren im Rechenzentrum, in dem die KI-Anwendung läuft, vom Anteil erneuerbarer Energien bis hin zur Auslastung der Server, Temperaturen und Leistung der Kühlsysteme. Alles wird zentral gesammelt. 
Im zweiten Schritt haben wir uns die die Umgebung, in der die KI-Anwendung läuft, genauer angeschaut und eine Erweiterung geschaffen, die die erfassten Daten für die KI-Anwendung bereitstellt. Um die Umweltwirkung für End-Anwender sichtbar zu machen, haben wir eine Open-Source Chat-Oberfläche, ähnlich zu ChatGPT, angepasst. Kennzahlen und Kennzeichnung für KI-Chats werden jetzt in Echtzeit abgebildet.

Welche Herausforderungen gab es im Projekt?

Die größten Herausforderungen sind weiterhin die heterogenen Umgebungen von Rechenzentren und IT-Infrastruktur. In jeder Umgebung werden andere Schnittstellen für die Messung bereitgestellt, die RZ-Infrastruktur hat nochmals andere Messschnittstellen. Gleichzeitig müssen die Messdaten jedoch am Ende, egal in welchem Rechenzentrum oder auf welchem Server NADIKI betrieben wird, einheitlich sein. Diese „Normalisierung“ der Daten ist und bleibt die größte Herausforderung. 
Im Projekt konnten wir dafür einen ersten Lösungsansatz erarbeiten: eine vereinheitlichte Schnittstelle für die Integration der verschiedenen daten-liefernden Systeme und ein komplexes Datennormalisierungssystem, das Daten in den verschiedensten Formaten, Einheiten und Zeiträumen übernimmt und in eine einheitliche Datenbasis umwandelt.

Welchen Impact haben die Projektergebnisse für den Umwelt- Natur- oder Klimaschutz? 

NADIKI ermöglicht zum ersten Mal einen Einblick in Echtzeit in alle Dimensionen der Umweltauswirkung von KI-Anwendungen: vom Energie- und Wasserverbrauch bis hin zur Rohstoffnutzung. Das ermöglicht künftig eine ganzheitliche Optimierung sowie eine Kosten-Nutzen-Analyse.

Können die Ergebnisse des Projektes in anderen Bereichen eingesetzt werden?

Alle Software-Komponenten von NADIKI sind Open-Source und können sowohl von Rechenzentren als auch von KI-Anbietern eigenständig implementiert und kostenfrei genutzt werden. Die Sustainable Digital Infrastructure Alliance e.V. (SDIA) unterstützt Organisationen auf Wunsch bei der Implementierung oder dem Betrieb und stellt kostenpflichtige Beratungsangebote bereit. Jedoch erfordert eine breite Nutzung im Markt weitere Rahmenbedingungen, die Rechenzentren- und KI-Anbieter dazu verpflichten, die Umweltwirkung gegenüber Nutzenden sichtbar zu machen; oder alternative Anreize zu schaffen, die durch Transparenz eine Differenzierung für die Anbieter ermöglicht. Um die Open-Source Komponenten weiterzuentwickeln, identifiziert die SDIA gerade neue Fördermöglichkeiten, sowohl aus der Wirtschaft als auch von öffentlichen Stellen.