Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Carbon Removal

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
3. 3
   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

1. 1

   Einführung in KI, Carbon Removal und verifizierbare MRV-Systeme

   Grundlagen KI-gestützter Carbon-Dioxide-Removal-Prozesse und der Übersetzung wissenschaftlicher CDR-Methoden in datengetriebene MRV-Systeme
   Verständnis der Quantifizierung von Netto-Negativität, Dauerhaftigkeit der Speicherung und spezifischer Anforderungen verschiedener CDR-Pfade
   Definition des Scopes für Carbon Removal mit Blick auf Verfahren wie DAC, BECCS, Biochar und Enhanced Weathering sowie deren jeweilige MRV-Anforderungen
   Einführung in die Verifizierung von Carbon Removals, einschlägige Standards und wissenschaftliche Protokolle
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Projektfinanzierung, Versicherungen und Offtake Agreements

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen für CDR-MRV wie Sensordaten, Laboranalysen, Satellitendaten, Biomassedaten und Life-Cycle-Assessment-Daten
   Aufbau von Datenmodellen zur Nachverfolgung von Kohlenstoff von der Abscheidung bis zur dauerhaften Speicherung
   Integration mit industriellen Steuerungssystemen, Labor-Informations-Management-Systemen und Carbon Registries
   Daten-Lineage für ein lückenloses Tracking des CO2-Lebenszyklus und die Nachvollziehbarkeit von Mess- und Modellierungsdaten
   Überblick über KI-gestützte Optimierung, Unsicherheitsquantifizierung, georäumliche Analyse und dMRV-Toolchains für unterschiedliche Carbon-Removal-Pfade

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   Automatisierung von Carbon-Removal-, MRV- und Verifizierungsprozessen

   Einführung in automatisierte MRV-Workflows nach dem Prinzip "Capture - Transport - Store - Monitor - Verify"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Erstellung von Verifizierungsberichten und Dokumentationen für Zertifizierungsstellen
   Automatisierte Alarmierung bei Anomalien in Speicherstätten wie Druckänderungen oder anderen kritischen Abweichungen
   Human-in-the-Loop-Konzepte zur Expertenüberprüfung wissenschaftlicher Daten, Messwerte und Verifizierungs-Claims
   Entwicklung eines Operating Models für Langzeithaftung, Monitoring und Management dauerhaft gespeicherten Kohlenstoffs

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   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf Direct Air Capture with Carbon Storage, BECCS, Biochar, biomassebasierte Speicherpfade, Enhanced Weathering und weitere Carbon-Removal-Ansätze
   KI-gestütztes Portfoliomanagement und Risikobewertung für Investitionen in Carbon-Removal-Projekte
   Verification-Ready-by-Design mit wissenschaftlich belastbaren MRV-Systemen und transparenter Dokumentation
   Compliance mit aufkommenden CDR-spezifischen Standards, Protokollen und Anforderungen an Langzeitspeicherung und Verifizierung
   Transparente Kommunikation von Reversal-Risiken, Minderungsmaßnahmen und vertrauensbildenden Nachweisen für Käufer, Investoren und Öffentlichkeit

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen