Viele neue Anwendungen erleichtern das Leben der Menschen und stiften großen Nutzen in der Gesellschaft. Gleichzeitig steigt mit neuen Technologien oft auch der Bedarf an bestimmten Ressourcen. Technologie kann auch für die Bewältigung dieser Frage der Schlüssel sein, wenn die entsprechenden Lösungen mitbedacht werden.
Unter Berücksichtigung des deutlich steigenden Absatzes von Industrierobotern in bestehenden Anwendungsbereichen und ihres absehbaren großflächigen Einsatzes in neuen Märkten müssen auch ihr Energieverbrauch und die Nachhaltigkeit berücksichtigt werden. Es wird geschätzt, dass die vorhandenen 1,7 Millionen Industrieroboter im Jahr 2015 rund 271 PJ verbraucht haben. Für 2025 wird erwartet, dass diese Zahl auf mindestens 1.079 PJ ansteigen wird, basierend auf einer sehr konservativen Schätzung von 6,5 Millionen installierten Robotern. Die damit verbundenen Energiekosten betragen insgesamt ca. 3,2 Milliarden Euro bei durchschnittlichen Kosten von ca. 100 € /MWh. Diese Zahlen belegen den zukünftigen Bedarf an nachhaltigeren intelligenten Robotern und autonomen Systemen, selbst bei einer eher konservativen Annahme des Marktwachstums, wobei die derzeit stark wachsenden mobilen Systeme und der Privatsektor noch nicht berücksichtigt sind. Neben hoher Performanz und wirtschaftlicher Effizienz ist also durch die immer weitere Verbreitung intelligenter Roboterassistenten und anderer KI-Systeme die Entwicklung von wirtschaftlichen und energiebewussten KI-Algorithmen mitsamt entsprechender skalierbarer KI-Infrastruktur ein Schlüssel für den Hightech-Wirtschaftsstandort Bayern. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, soll die Leuchtturminitiative „Green AI“ unter Federführung der TUM, mit starker Beteiligung der Fraunhofer-Gesellschaft und fortiss, in Kooperation mit der bayerischen Wirtschaft und dem BIDT aufgebaut und ausgerollt werden (Vgl. Kachel 02.3.2, Ausklapper 14).
Auf der Ebene von Energietransport und -verteilung gewinnt die Modernisierung der Infrastruktur in Richtung sog. intelligenter Netze (Smart Grids: differenzierte und in Teilen selbst organisierte Steuerung von verknüpften Energienetzen) in den nächsten Jahren weiter an Bedeutung. Ihnen wird eine wichtige Rolle bei der Stabilisierung und Ausregelung von fluktuierender Einspeisung bei erneuerbaren Energien, steigenden Nachfragespitzen durch neue Verbraucher und damit bei der Aktivierung von Flexibilität zugeschrieben. Der Einsatz von Smart Grids konnte nach einer Abschätzung des Fraunhofer-Instituts für System- und Innovationsforschung zudem mittelbar in allen Wirtschaftsbereichen (u. a. Energie, Gesundheit, Verkehr) zu jährlichen Effizienzgewinnen und zusätzlichen Wachstumsimpulsen in Milliardenhohe fuhren. Auch aus der zunehmenden Automatisierung des Verkehrs- bzw. Transportwesens ergeben sich große Chancen. Beide Bereiche setzen ebenfalls stark auf Künstliche Intelligenz.