Die Transformation der Stahlindustrie zur Klimaneutralität geht mit einer steigenden Nachfrage nach Recyclingrohstoffen einher. Jede eingeschmolzene Tonne Stahlschrott vermeidet etwa 1,67 Tonnen CO2 gegenüber der Produktion aus Eisenerz. Eine zunehmend ambitionierte internationale Klimapolitik wird einen globalen Wettbewerb um Stahlschrott auslösen. Sowohl für Unternehmen der Stahl- und Stahlrecyclingwirtschaft als auch für politische Entscheidungsträger ist es daher essenziell, den Stahlschrottmarkt der Zukunft zu verstehen. Daten zu internationalen Handelsströmen sind hochgradig strukturiert. Sie zeigen Ursprungs- und Zielland, gehandelte Mengen und Werte auf. Darüber hinaus können sie um weitere Daten – beispielsweise politische Barrieren wie Zölle oder Handelsverbote – angereichert werden. Im von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderten Projekt »Techno-Economic Analysis of Steel Recycling« (TEASR) ist eine in der wissenschaftlichen Literatur einzigartige Datenbasis des globalen Stahlschrottmarktes entstanden. Sie umfasst den Schrotthandel innerhalb und zwischen Staaten sowie Schrottanfall, -einsatz und -preise. Diese Datenbasis ist prädestiniert, sie mit Methoden der Künstlichen Intelligenz zu untersuchen. Im ZAKI-Anschubprojekt »Using Artificial Intelligence to Model Global Steel Scrap Trade« (AI4GST) werden künstliche neuronale Netze ausgewählt, trainiert und evaluiert, um den globalen Stahlschrottmarkt zu modellieren. Das entstehende Modell soll die Wirkung von Veränderungen von Schrottangebot und -nachfrage sowie Handelsbarrieren auf Preise, Mengen und Handelsströme von Stahlschrott analysieren.
Forschungszeitraum
01.04.2025 - 31.03.2026
Anschubprojekt des ZAKI
Ziele des Projekts
Im ZAKI-Anschubprojekt »Using Artificial Intelligence to Model Global Steel Scrap Trade« (AI4GST) wird der globale Stahlschrottmarkt mit künstlichen neuronalen Netzen modelliert. Das Projekt baut zum einen auf der bestehenden Datenbasis des internationalen Stahlschrotthandels auf. Zum anderen greift es auf aktuelle Forschung zur Modellierung von Handelsströmen mittels KI-Methoden zurück. Das Projekt verfolgt drei Ziele. Erstens soll ein Modell als Proof of Concept für die angewandte, KI-basierte Modellierung des internationalen Handels entstehen. Damit wird ein Beitrag zur KI-Forschung in den Wirtschaftswissenschaften geleistet. Zweitens soll ein praxisorientiertes Werkzeug zur Analyse des globalen Stahlschrottmarkts entstehen. Drittens soll die Grundlage dafür gelegt werden, zukünftig weitere Rohstoff- und Werkstoffmärkte ökonomisch zu modellieren.
