Der ETH-Bereich am WEF 2026 in Davos: 21. Januar 2026
Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit – Ein Blick in die Zukunft von Forschung und Verantwortung
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem zentralen Werkzeug für nachhaltige Entwicklung, indem sie komplexe ökologische, ökonomische und gesellschaftliche Herausforderungen analysierbar macht und neue Handlungsspielräume eröffnet. Die Veranstaltung beleuchtet, wie verantwortungsvolle Forschung, transparente Governance und zukunftsorientierte Innovationsstrategien dazu beitragen können, KI als Motor für nachhaltigen Fortschritt zu nutzen – und welche ethischen, politischen und technischen Fragen sich daraus für Hochschulen und internationale Akteure ergeben.
Anhand einer exklusiven Ausstellung der sechs Institutionen des ETH-Bereichs können geladene Gäste wegweisende Projekte an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeit entdecken – und erfahren, wie exzellente Schweizer Forschung Antworten auf die drängenden Fragen unserer Zeit entwickeln.
Auf persönliche Einladung
Mittwoch, 21. Januar 2026
14.00-15.30 Uhr
mit anschliessendem Apéro riche
am WSL-Institut für Schnee- und Lawinenforschung SLF
Flüelastr. 11 ǀ 7260 Davos Dorf
Exklusive Ausstellung mit Rundgang zu diesen sechs Posten und präsentierten Projekten, gemeinsam mit
- Prof. Dr. Joël Mesot, Präsident ETH Zürich
- Prof. Dr. Anna Fontcuberta i Moral, Präsidentin EPFL
- Prof. Dr. Christian Rüegg, Direktor PSI
- Prof. Dr. Rolf Holderegger, Direktor WSL
- Prof. Dr. Tanja Zimmermann, Direktorin Empa
- Prof. Dr. Martin Ackermann, Direktor Eawag
«Digital Einstein» ǀ ETH Zürich
Für alle, die gerne staunen und dazulernen – hier kommt der Digitale Einstein! Die animierte Version bringt Wissenschaft zum Leben: Von der Relativitätstheorie bis zur Künstlichen Intelligenz – und allem, was dazwischen liegt. Er macht neugierig, erklärt verständlich und überrascht mit einer Prise Genialität.
Präsentation: Dr. Rafael Wampfler, Department Computer Science, ETH Zürich
Wildtierverhalten-Monitoring mit KI in den Schweizer Alpen und darüber hinaus ǀ EPFL
Die Überwachung von Tieren in ihren Lebensräumen kann durch den Einsatz digitaler Sensoren wie Kamerafallen oder Mikrofone erfordern. Dank dieser Daten können wir Naturschutzbestrebungen unterstützen, beispielsweise durch die Katalogisierung von Arten oder die Analyse von Tierverhalten. Während die Daten in Naturparks erfasst werden können, stellt die automatische Verarbeitung der Daten technische Herausforderungen. In unserem Beitrag werden wir diskutieren, wie die Entwicklung geeigneter KI-Methoden, Software und Datensätze zur Bewältigung dieses Problems beiträgt.
Präsentation: Prof. Devis Tuia, Environmental Computational Science and Earth Observation Laboratory, EPFL sowie Prof. Alexander Mathis, Prof. Alexander Mathis Group, EPFL
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Veränderungen von atmosphärischen Aerosolen mit KI und Machine Learning verfolgen ǀ PSI
Die Zusammensetzung der Luft, die wir atmen, verändert sich ständig, ausgelöst durch Ereignisse wie Waldbrände, Sandstürme oder Phasen starker Luftverschmutzung. Die Beobachtung dieser Veränderungen ist entscheidend für die Entwicklung nachhaltiger Energie-, Klima- und Luftqualitätsstrategien. Ein interdisziplinäres Team am PSI untersucht den Einsatz von KI und Machine Learning für diese Aufgabe, indem es Modelle auf Basis der umfangreichen Datensätze entwickelt, die von modernen Netzwerken zur Überwachung atmosphärischer Aerosole erzeugt werden.
Präsentation: Dr. Rob Modini, Center for Energy and Environmental Science, PSI
Mit KI gegen Lawinen und Sturzprozesse: Wie weit vertrauen wir den Maschinen? ǀ WSL
Massenbewegungen wie Lawinen, Bergstürze und Murgänge, generieren seismische Signale. Schon seit Längerem werden diese als «Beifang» auf Erdbebenstationen aufgezeichnet. Mit ständig fortschreitender Technik verdichten sich auch unsere seismischen Netzwerke, so dass wir mittlerweile selbst kleine Steinschläge aufzeichnen oder grössere Massenbewegungen über Distanzen von tausenden von Kilometern erfassen. Um diese Messungen für operative Warnsysteme zu nutzen, brauchen wir Algorithmen, welche Datenströme effizient durchsuchen, und verlässliche Detektionen liefern. In diesem Beitrag zeigen wir Beispiele für solche Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz beruhen.
Präsentation: Dr. Fabian Walter, Einheit Gebirgshydrologie und Massenbewegung, WSL sowie Andri Simeon, Einheit Lawinen und Prävention, SLF
Sustainability Robotics – Autonome Drohnen im Dienst der Nachhaltigkeit ǀ Empa
Drohnen und Roboter, die die Gesundheit von Ökosystemen ermitteln, etwa zur Biodiversität oder Wasserqualität, die aber auch Aufgaben in der Gebäudeinspektion, Wartung und Reparatur übernehmen können, die für Menschen zu gefährlich sind – ein interdisziplinäres Team der Empa entwickelt diese in Zusammenarbeit mit der EPFL und der Eawag und testet sie in verschiedenen Umgebungen, etwa im neuen Kompetenzzentrum im Kanton
Präsentation: Prof. Mirko Kovac, Leiter Labor für Sustainability Robotics der Empa
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Nützlich, statt schädlich: mit KI-Modellierung Umweltrisiken und Giftigkeit von Chemikalien vorhersagen ǀ Eawag
Chemikalien begegnen uns jeden Tag – in Lebensmitteln, Medikamenten oder ganz normalen Alltagsprodukten. Heute geht es aber nicht mehr nur darum, dass sie gut wirken, sondern auch darum, dass sie möglichst nachhaltig und sicher sind. Die KI-Modelle der Eawag unterstützen dabei, Chemikalien und Materialien so zu entwickeln, dass sie möglichst wenig schädliche Stoffe freisetzen, Ressourcen schonen und sich in der Umwelt leichter abbauen lassen.
Präsentation: Prof. Dr. Kathrin Fenner, Gruppenleiterin Abteilung Umweltchemie, Eawag
Für weitere Fragen wenden Sie sich bitte per E-Mail
an die Kommunikationsstelle des ETH-Rats.
