Einführung in KI, Carbon Markets und MRV-Projektentwicklung:
Grundlagen KI-gestützter Carbon-Markets- und MRV-Prozesse sowie der Übersetzung von Projektmethodologien in datengetriebene Systeme
Verständnis von Compliance- und freiwilligen Kohlenstoffmärkten sowie zentralen Konzepten wie Additionality, Baselines, Leakage und Permanenz
Definition des Projekt-Scopes hinsichtlich Projekttyp, Geografie und anwendbarer Standards wie Verra, Gold Standard oder vergleichbarer Rahmenwerke
Einführung in den Projektzyklus von der Projektidee über das Projektdesign-Dokument bis zur Verifizierung und Zertifikatsausgabe
Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Projektfinanzierung, Risikobewertung und den Handel mit Carbon Credits
Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen:
Auswahl und Integration relevanter Datenquellen für MRV wie Fernerkundungsdaten, Drohnendaten, Bodensensoren und Community-Daten
Aufbau auditierbarer Datenmodelle zur Evidenzsicherung für Baseline-Szenarien und Projektaktivitäten
Automatisierte Schnittstellen zur Erfassung von Aktivitätsdaten und zur Überwachung zentraler Projektparameter
Nutzung von Geodatenbanken zur Verwaltung von Projektgrenzen, Flächen, Parzellen und Monitoring-Punkten
Überblick über KI- und Geospatial-AI-Toolchains für Baseline-Modellierung, Emissionsquantifizierung, Impact-Optimierung und digitale MRV-Prozesse
Automatisierung von Carbon-Projekt- und MRV-Prozessen:
Einführung in automatisierte Projekt-Workflows nach dem Prinzip "Design - Register - Monitor - Verify - Issue"
Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur Erstellung von Projektdokumentationen und Monitoring-Berichten gemäß relevanter Standards
Automatisierte Generierung von Audit-Paketen und Evidenz für Validierungs- und Verifizierungsprozesse
Human-in-the-Loop-Konzepte zur Qualitätssicherung von Projektdaten und zur Zusammenarbeit mit Auditoren und Prüfstellen
Entwicklung eines Operating Models für die skalierbare Entwicklung und das Management von Carbon-Projektportfolios
Anwendungsfelder, Governance und Compliance:
Anwendung auf Nature-Based Solutions, erneuerbare Energien, Energieeffizienz sowie Carbon-Dioxide-Removal-Projekte
KI-gestützte Risikobewertung für Carbon-Projekte, zum Beispiel hinsichtlich Permanenz, Leakage, Standortfaktoren und politischer Risiken
Automatisierte Suche und Bewertung geeigneter Projektstandorte mithilfe datengetriebener und georäumlicher Analysen
Audit-Ready-by-Design über den gesamten Projektzyklus mit transparenter Dokumentation von Annahmen, Datenquellen und Berechnungsmodellen
Einhaltung relevanter Standards, Management von Stakeholder-Interaktionen sowie Sicherstellung sozialer und ökologischer Co-Benefits