Dann mussten wir ein bisschen Zaubern. Nun ist es perfekt. (?)
An ProNawi zu arbeiten, heißt mit Daten zu arbeiten. Die Vision war und ist es, mit Hilfe eines intelligentem Tools Informationen zur Nachhaltigkeit von Produkten autmatisiert bereitzustellen. Sodass zum Beispiel zu jedem beliebeigen Produkt ein möglichst realisitischer CO2-Wert ermittelt wird. Mehr zu diesem Ziel hat bereits Miriam beschrieben: https://akaryon.com/apfel-mit-apfeln-vergleichen/
Die Vision ist das eine, aber wie soll das Realität werden? Da braucht es viele kluge Köpfe und etwas „Magie“. Grundsätzlich findet man zu einigen Produkten recht gut Datenquellen, welche über deren CO2-Werte und andere Aspekte Auskunft geben. Das ist natürlich eine gute Basis um loszustarten. Jedoch warteten hier schon die ersten Herausforderungen: Einerseits muss man zuerst einmal verstehen welche Aspekte die gefundenen Daten abbilden und wie sehr diese unterschiedlichen Datensets zueinander passen. Anderseits mussten diese ganzen Daten in eine einheitliche Struktur gebracht und zusammengeführt werden. Diese Herausforderungen lösten wir mit viel Hirnschmalz (Kaffee und Tee waren auch nötig) und nun können wir im ProNaWi Tool auf einen umfrangreichen Daten-Schatz zurückgreifen.
Somit konnten wir uns der nächsten Baustelle widmen: Wie ermitteln wir anhand der Daten, die wir gesammelt haben, nun konkrete Werte für ein „neues“ Produkt, zum dem wir zum Beispiel noch keinen CO2-Wert kennen? Künstliche Intelligenz ist ein Modewort der IT und tatsächlich ist Machine Learning nun Bestandteil des ProNaWi Tools. Die richtige Auswahl der Algorithmen und das richitge Setup der Machine Learning Engine waren entscheidene Schritte auf dem Weg zu realistischen berechneten Werten. Hierbei konnte ich auch persönlich viel Erfahrung aufgrund meiner Masterarbeit, welche ebenfalls Machine Learning zum Thema hatte, einbringen und auch mein Wissen nochmals in der Praxis anwenden und im Laufe der Zeit nochmal vertiefen.
Nun haben wir das perfekte Tool? Nur ein Produkt mit ein paar Eigenschaften als Datensatz anlegen und auf einen einzigen Button klicken, schon purzeln die CO2-Werte heraus. Und realistische Werte sind es noch dazu. Alles perferkt? Naja, perfekt ist sowas eigentlich nie. Natürlich haben wir noch Ideen ohne Ende was man verbessern kann. Neben einigen Features, um das Arbeiten mit dem Tool zu vereinfachen oder um noch komplexere Prozesse abzubilden, soll auch weiterhin die Datenlage verbessert werden. Denn Machine Learning lebt nun mal von den vorhandenen Daten. Ja, wir haben schon viele Daten gesammelt, aber je mehr Daten wir haben, um so genauer werden sämtliche Werte, die Machine Learning nun mal auswirft.
Ingesamt ist ProNaWi echt ein spannendes Projekt, bei dem ich auch in viele fachlichen und nicht nur rein technische Fragen involviert war und wir gemeinsam einiges geschaffen haben. ProNaWi ist sicher ein Tool, um die Welt nachhaltiger zu gestalten.