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Der Bedarf an Umweltbewertungen wächst stetig, und die Ökobilanzierung (LCA) spielt dabei eine immer wichtigere Rolle. Gleichzeitig suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, solche Bewertungen zu automatisieren. Wenn bereits umfangreiche Produktdaten vorliegen, lassen sich Bauteile und Materialien relativ direkt mit passenden Datensätzen aus Ökobilanzdatenbanken verknüpfen.

Deutlich schwieriger ist dies bei Produkten, die sich noch in einer frühen Entwicklungsphase befinden. Zu diesem Zeitpunkt fehlen häufig wichtige Sachbilanzdaten, und die verfügbaren Informationen sind mit hohen Unsicherheiten verbunden. Gerade dann ist eine erste Abschätzung der Umweltauswirkungen jedoch besonders wertvoll: Frühe Entscheidungen zu Konstruktion, Materialien und Fertigung prägen die spätere Umweltwirkung eines Produkts. Änderungen in späteren Entwicklungsphasen sind dagegen oft aufwendig und kostspielig.

Die Studie „Smarter LCA: Using large language models to predict manufacturing processes and their uncertainties“ untersucht, wie die Ökobilanzierung mechanischer Produkte in frühen Entwicklungsphasen unterstützt und teilweise automatisiert werden kann. Im betrachteten Cradle-to-Gate-Rahmen werden zwei Aufgaben kombiniert: Fehlende Sachbilanzdaten werden automatisch ergänzt, und die Unsicherheit der erzeugten Daten wird mithilfe der Pedigree-Matrix bewertet. Dazu werden große Sprachmodelle eingesetzt, um Fertigungsprozesse vorherzusagen und den generierten Sachbilanzdaten entsprechende Datenqualitätswerte zuzuweisen.

Die vollständige Veröffentlichung finden sie hier.  

Text: Alexandra Belyaeva, externe Doktorandin