Verbesserung der Schätzung des CO2-Fussabdrucks mit maschinellem Lernen

Sorgen über den Klimawandel und Treibhausgasemissionen haben viele Länder dazu gebracht, Vereinbarungen wie das Pariser Abkommen zu schliessen, um diese Emissionen zu begrenzen. Eine Möglichkeit, den Einfluss menschlicher Aktivitäten auf die Umwelt zu messen, ist das Konzept des CO2-Fussabdrucks (CF). Dieser Begriff bezieht sich auf die Gesamtmenge an Treibhausgasen, die infolge eines Produkts oder einer Aktivität in die Atmosphäre gelangen. Es gibt verschiedene Methoden zur Berechnung des CF, die von einfachen Tools für Einzelpersonen bis hin zu komplexen Methoden für Industrien reichen.

Traditionell war die Berechnung des CF, insbesondere für Industrien, ein arbeitsintensiver und kostspieliger Prozess. Viele Unternehmen verlassen sich auf Berater, um diese Berechnungen durchzuführen, was viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen kann. Es gibt jedoch einen Trend hin zu automatischen Methoden, die datengestützte Ansätze wie Maschinelles Lernen (ML) nutzen, um diesen Prozess effizienter zu gestalten.

Die Herausforderung bei vielen automatischen Methoden besteht darin, dass sie oft als "Black Boxes" fungieren. Das bedeutet, dass der Entscheidungsprozess für den Nutzer nicht klar ist. Diese fehlende Transparenz kann Nutzer zögern lassen, den Ergebnissen dieser Systeme zu vertrauen. Daher ist es wichtig, Lösungen zu entwickeln, die nicht nur die Schätzung des CF automatisieren, sondern auch Erklärungen bieten, die leicht zu verstehen sind.

Dieser Artikel konzentriert sich auf einen neuen Ansatz zur automatischen Schätzung des CO2-Fussabdrucks industrieller Aktivitäten basierend auf der Klassifizierung von Banktransaktionen. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und ML zielt diese Methode darauf ab, sowohl genaue Schätzungen als auch verständliche Erklärungen der Ergebnisse zu liefern.

#Motivation zur Berechnung des CO2-Fussabdrucks

Das wachsende Bewusstsein für den Klimawandel und dessen Folgen hat viele Einzelpersonen und Unternehmen dazu veranlasst, ihren ökologischen Fussabdruck zu betrachten. Es gibt mehrere Gründe für die Berechnung des CF:

1. Rechtliche Vorschriften: Viele Organisationen müssen Umweltauflagen einhalten, die sie zur Berichterstattung über ihre Emissionen verpflichten.

2. Nachhaltigkeitszertifizierung: Unternehmen streben Zertifikate an, um ihr Engagement für nachhaltige Praktiken zu beweisen, was ihren Ruf verbessern und umweltbewusste Investoren anziehen kann.

3. Vermeidung von Umweltsteuern: Indem sie ihre Emissionen im Auge behalten, können Unternehmen Strafen wegen übermässiger Kohlenstoffemissionen vermeiden.

4. Persönliches Bewusstsein: Viele Einzelpersonen, insbesondere junge Menschen, sind besorgt über den Klimawandel und möchten ihren CO2-Fussabdruck verfolgen, um informierte Entscheidungen treffen zu können.

Um den Nutzern zu helfen, ihren CO2-Fussabdruck zu verstehen und zu reduzieren, wurden verschiedene Anwendungen und Tools entwickelt. Während einige dieser Tools erfordern, dass die Nutzer ihre Daten manuell eingeben, nutzen andere automatische Methoden, einschliesslich der Analyse von Banktransaktionen.

#Manuelle vs. Automatische Ansätze

#Manuelle Ansätze

Für Einzelpersonen fragen manuelle Rechner oft nach Informationen über ihre Gewohnheiten, wie viel sie reisen oder konsumieren. Diese Rechner verwenden vordefinierte Formeln, um die Kohlenstoffemissionen basierend auf den bereitgestellten Daten zu schätzen. Im industriellen Kontext bieten Beratungsunternehmen Dienstleistungen an, um Unternehmen bei der Berechnung ihres CF zu helfen, was zeitaufwendig und teuer werden kann.

#Automatische Ansätze

Im Gegensatz dazu zielen automatische Methoden darauf ab, den Prozess zu vereinfachen, indem Technologie verwendet wird, um Daten direkt zu analysieren. Einige Anwendungen existieren bereits, die automatisch die Kohlenstoffemissionen basierend auf Banktransaktionsdaten schätzen. Diese Apps kategorisieren Ausgaben in verschiedene Typen und nutzen diese Informationen, um die damit verbundenen Emissionen zu berechnen.

Trotz der Vorteile automatischer Methoden gibt es einen Mangel an Forschung, die sich auf die Verwendung dieser Techniken für industrielle Zwecke konzentriert, insbesondere in Bezug auf die Erklärbarkeit der Ergebnisse. Hier kommt die neue Methode ins Spiel, die transparente Erklärungen dafür bieten will, wie die Klassifizierungen und Schätzungen vorgenommen werden.

#Der Vorschlag: Erklärbare automatische CF-Schätzung

Diese Studie schlägt eine Lösung vor, die maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung kombiniert, um den CO2-Fussabdruck industrieller Aktivitäten automatisch zu schätzen. Die Hauptmerkmale dieses Ansatzes sind:

1. Klassifizierung von Banktransaktionen: Das System klassifiziert Banktransaktionen in Kategorien, die mit verschiedenen Industriesektoren übereinstimmen. Diese Klassifizierung ist entscheidend, da sie bestimmt, wie die Emissionen berechnet werden.

2. Erklärbares maschinelles Lernen: Die vorgeschlagene Lösung legt Wert auf Erklärbarkeit, sodass die Nutzer verstehen, wie das System zu seinen Schlussfolgerungen gekommen ist. Durch die Verwendung spezifischer Begriffe und Beschreibungen aus den Banktransaktionen bietet das System Klarheit über seine Entscheidungen.

3. Integration mit bestehenden Daten: Die Methode integriert externe Datenquellen, um den Klassifizierungsprozess zu verbessern. Dazu gehört die Verwendung von Informationen über spezifische Unternehmen und Sektoren, um die Genauigkeit sicherzustellen.

#Methodologie

#Datenverarbeitung

Um die Banktransaktionsdaten für die Analyse vorzubereiten, werden mehrere Schritte unternommen:

1. Entfernen irrelevanter Informationen: Alle Zahlen oder Codes, die für die Klassifizierung nicht relevant sind, werden entfernt. Dazu gehören Kontonummern und Belegnummern.

2. Termrekonstruktion: Oft sind die Bankbeschreibungen kurz und verwenden Abkürzungen. Das System erweitert diese in vollständige Begriffe für ein besseres Verständnis.

3. Textreinigung: Alle Symbole oder Akzente werden aus dem Text entfernt. Dadurch bleibt der Fokus auf dem Inhalt, der Bedeutung vermittelt.

4. Lemmatization: Die verbleibenden Begriffe werden in ihre Grundformen verarbeitet, um die Kategorisierung zu unterstützen.

#Klassifikationsmodell

Sobald die Daten vorverarbeitet sind, erfolgt die Klassifizierung der Transaktionen mithilfe verschiedener maschineller Lernmodelle. Die ausgewählten Modelle zielen darauf ab, eine hohe Leistung bei der genauen Kategorisierung von Transaktionen zu bieten. Die Hauptmodelle, die in dieser Studie verwendet werden, sind:

• Support Vector Machine (SVM): Dieses Modell ist bekannt für seine Effektivität bei Klassifizierungsaufgaben.

• Random Forest (RF): Diese Ensemble-Methode verwendet mehrere Entscheidungsbäume, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern.

• Recursive Neural Networks (RNN): Ein komplexeres Modell, das geeignet ist, um Sequenzen und Kontexte in Daten zu bearbeiten.

#Erklärbarkeitsmodul

Der Erklärbarkeitsaspekt der vorgeschlagenen Methode ist entscheidend, da er es den Nutzern ermöglicht zu sehen, wie Entscheidungen getroffen werden. Dieses Modul dient zwei Zwecken:

1. Generierung von Erklärungen: Das System generiert Erklärungen basierend auf den Schlüsselbegriffen, die während des Klassifizierungsprozesses identifiziert wurden. Die Klassifizierung jeder Transaktion ist mit relevanten Begriffen verbunden, die in der Beschreibung der Banktransaktion gefunden wurden.

2. Validierung von Erklärungen: Die erstellten Erklärungen werden validiert, indem sie mit sektorspezifischen Informationen verglichen werden. Wenn die in der Erklärung verwendeten Begriffe eng mit den erwarteten Begriffen für diesen Sektor übereinstimmen, wird die Erklärung als vertrauenswürdig angesehen.

#Experimentelle Evaluierung

Um die Leistung dieser automatischen CF-Schätzungsmethode zu bewerten, wurde ein experimenteller Datensatz mit realen Banktransaktionen verwendet. Dieser Datensatz umfasste über 25.000 Transaktionen, die sorgfältig gereinigt und zur Klassifizierung gekennzeichnet wurden.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse der Klassifizierungsmodelle zeigten, dass sowohl SVM als auch RNN hohe Genauigkeitsraten von über 90% erreichten. Das Random-Forest-Modell lieferte etwas niedrigere, aber dennoch zufriedenstellende Ergebnisse. Das effizienteste Modell in Bezug auf die Verarbeitungszeit war SVM, während RNN mehr Zeit für das Training benötigte.

In Bezug auf die Erklärbarkeit wurde festgestellt, dass ein grosser Teil der generierten Erklärungen basierend auf menschlichem Urteil als zufriedenstellend befunden wurde. Der Ansatz des Systems ermöglichte die automatische Validierung von etwa 60% dieser Erklärungen und gab den Nutzern Vertrauen in die Ergebnisse.

#Diskussion

Die Ergebnisse dieser Studie unterstreichen das Potenzial, automatische Methoden zur Schätzung des CO2-Fussabdrucks basierend auf Banktransaktionen zu nutzen. Durch die Integration von maschinellem Lernen mit natürlicher Sprachverarbeitung verbessert die Methode nicht nur die Effizienz der CF-Berechnungen, sondern adressiert auch die Transparenzprobleme, die oft mit automatisierten Lösungen verbunden sind.

Die Bedeutung der Erklärbarkeit kann nicht genug betont werden, insbesondere in industriellen Kontexten, in denen Vertrauen in automatisierte Systeme entscheidend ist. Nutzer können sich sicherer in den Ergebnissen fühlen, wenn sie den Grund hinter den Klassifizierungen verstehen können.

#Einschränkungen

Obwohl dieser Ansatz vielversprechend ist, gibt es Einschränkungen zu berücksichtigen. Die Klassifizierung hängt von der anfänglichen Kennzeichnung der Banktransaktionen ab, was erhebliche menschliche Anstrengungen erfordern kann. Darüber hinaus müssen die Kategorien, die für die CF-Schätzung verwendet werden, möglicherweise an spezifische Industrien angepasst werden, da jeder Sektor einzigartige Ausgaben haben kann.

#Zukünftige Arbeiten

Es gibt mehrere Richtungen für zukünftige Forschungen, um diese Methode zu verbessern:

1. Spracherweiterung: Untersuchung der Anwendung des Systems in mehreren Sprachen, um die Usability in verschiedenen Regionen zu erweitern.

2. Verbesserte Erklärungen: Einbeziehung detaillierter Unternehmensinformationen in die Erklärungen, um den Nutzern einen reicheren Kontext für die Klassifizierungen zu bieten.

3. Hierarchische Klassifizierung: Untersuchung hierarchischer Methoden zur Kategorisierung könnte helfen, die Genauigkeit der Klassifizierungen zu verbessern, indem Beziehungen zwischen verschiedenen Kategorien genutzt werden.

4. Semi-supervised Ansätze: Kombination der aktuellen überwachten Methode mit semi-supervisierten Strategien könnte die manuelle Arbeitslast für die anfängliche Kennzeichnung reduzieren.

Zusammenfassend präsentiert diese Studie einen bedeutenden Fortschritt in der automatischen Schätzung von CO2-Fussabdrücken in Industrien. Durch den Fokus auf transparente Erklärungen und die Nutzung von Banktransaktionsdaten ebnet sie den Weg für einen effizienteren und vertrauenswürdigen Ansatz zur Verständnis und Verwaltung von Kohlenstoffemissionen.