Capture and Restore - KI-Lösung für CO2-negative Grünflächen
| Projektbezeichnung: | Capture and Restore - KI-Lösung für CO2-negative Grünflächen |
| Firma/ Institution: | Capture and Restore |
| Kategorie: | Kategorie B |
| Jahr: | 2024 |
| Bezirk: | Mitte |
Capture and Restore: KI-Lösung für CO2-negative Grünflächen
Kurzerklärt:
Capture and Restore ist die Vision einer KI-Lösung für CO2-negative Grünflächen. Mit Capture and Restore planen wir natürliche Kohlenstoffsenken wie Parks und Wälder durch Fernerkundung und eine KI-basierte Planungssoftware zu regenerieren. Durch eine Steigerung der CO2-Speicherkapazität helfen wir Städten, ihre Klimaziele zu erreichen und Waldbesitzern ihren Forst effizienter zu nutzen. Zurzeit arbeiten wir daran, die Idee noch spezifischer auf die Bedürfnisse der Städte und Kommunen anzupassen. Um die CO2 Speicherkapazität der Grünflächen zu optimieren, muss die richtige Baumart an den richtigen Ort gepflanzt werden. Diese müssen durch klimaresiliente Arten lang leben können. Durch KI werden optimale Baumart-Anordnungen kreiert, basierend auf die stehenden Nachbarbäumen. Das Projekt bzw. die Planungssoftware und deren Einsatz ist momentan in Planung.
Wieso machen wir das?
Natürliche Kohlenstoffsenken wie Wälder, Sümpfe und Moorgebiete können erhebliche Mengen an CO2 absorbieren und damit dem Klimawandel entgegenwirken. Jedoch gibt es keine Planungsanwendung zu ihrer Verwaltung und Optimierung auf öffentlichem und privatem Land. Herkömmliche Landschaftsplanung und Forstwirtschaft können dieses Problem aufgrund fehlender Automatisierung in der Datenverarbeitung und Simulationsmodellierung nicht lösen. Eine verpasste Gelegenheit, Kohlenstoffemissionen auszugleichen und politische Klimaziele zu erreichen.
Wie lösen wir das Problem?
Wir kombinieren unsere Expertise in der Raumplanung und im KI-basierten Design, um eine Software zu entwickeln, die es ermöglicht, eine Vielzahl von Umweltparametern innerhalb eines räumlichen Optimierungsprozesses zu verarbeiten und somit eine Planungslösung für die natürliche Kohlenstoffsequestrierung bereitzustellen. Unsere Software zur Modellierung nutzt Machine Learning, um 1. Kohlenstoffsenken mit Verbesserungspotenzial zu erkennen und 2. neue Managementstrategien für diese identifizierten Bereiche zu erstellen. Durch die Analyse der Kohlenstoffmenge, die in der überwachten Biomasse, Pflanzenarten, Landnutzung, Landbesitz, Bodenzusammensetzung und dem Landwert gespeichert ist, können wir innovative Planungslösungen zur Verbesserung der Kohlenstoffsequestrierung empfehlen. Wir können die langfristigen Auswirkungen dieser Planungsentscheidungen mit Hilfe des integrierten ML-Frameworks simulieren und so Staaten, Städten und Unternehmen helfen, ihre Klimaziele zu erreichen, Emissionen auszugleichen und zusätzliches Einkommen durch Kohlenstoffbindung zu erzielen.
Wer sind wir?
Als Architekten, Stadt- und Landschaftsplaner umfassen die Kompetenzen des Teams die Bereiche Geodatenverarbeitung, Machine Learning und Grafik- bzw. Interfacedesign. Über die eigenen Fähigkeiten hinaus werden wir von Mentoren und Partnern aus den Bereichen der Forstwirtschaft, Geographie, Stadtverwaltung und Betriebswirtschaft unterstützt.
Unser Wunschmarkt?
Die Ausgaben für klimawandelhemmende Maßnahmen steigen weltweit kontinuierlich. Kombiniert mit dem bestehenden Markt für Forstwirtschaft ergibt sich ein beträchtliches Potential. Als Startup streben wir eine Zusammenarbeit mit Kommunen und Landbesitzern an, um über ein Software-as-a-Service-Modell unsere Dienstleistungen anzubieten. Wir fangen in unserer Stadt an, Berlin, dann die Europäische Union, aufgrund ihrer starken Klimaziele ("Fit für 55", Green Deal), und später: Ausweitung auf den internationalen Markt.
Allgemeiner Ansprechpartner
Marine Lemarie
+4368184151163
+4368184151163
marinelemarie@gmail.com
Marine Lemarié, Nicolas Stephan
Vision des Projekts
