Künstliche Intelligenz: ZSW richtet Regionales KI-Lab für Erneuerbare Energien ein

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Wissenschaftler des Zentrums für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) wollen dafür sorgen, dass Künstliche Intelligenz auch in kleineren Unternehmen der Energiewirtschaft verstärkt zum Einsatz kommt. Hierzu startet im April 2020 das Projekt „Regionales KI-Lab für Erneuerbare Energien (Kilee)“. Das vom baden-württembergischen Wirtschaftsministerium finanziell geförderte Vorhaben soll Firmen im Südwesten die Möglichkeit bieten, mit KI-Methoden neue Produktionsprozesse, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Mehrere Unternehmen seien bereits dabei, berichtet das ZSW.

Künstliche Intelligenz (KI) komme in der Energiewendebranche immer häufiger zum Einsatz. Selbstlernende Verfahren helfen, die Wind- und Solareinspeisung besser vorherzusagen oder Produktionsprozesse von Photovoltaikmodulen zu optimieren. „Besonders kleine und mittlere Unternehmen nutzen die Technologie jedoch noch zu selten“, heißt es beim Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg.

Dena-Umfrage zeigt großes Interesse an KI – und Mangel an Investitionen

Der Begriff Künstliche Intelligenz bezeichnet die Automatisierung intelligenten Verhaltens und das maschinelle Lernen. Computerprogramme sollen eigenständig komplexe Probleme und Aufgaben lösen. Sprachassistenten auf Smartphones oder Bilderkennungssoftware nutzen die Technologie bereits erfolgreich. Doch auch in der Energiebranche gewinnt die Technologie an Bedeutung. Netzbetreiber etwa setzen auf KI, um Stromnetze mit einem hohen Anteil erneuerbarer Energien zu steuern. Das bringt Erzeugung und Verbrauch besser in Einklang.

Eine Umfrage der Deutschen Energie-Agentur (dena) hat im vergangenen Jahr gezeigt, dass die Energiebranche in der KI erhebliche Potenziale sieht. 82 Prozent der Befragten sind demnach überzeugt, dass KI für die integrierte Energiewende, also das Zusammenwachsen der Energiesektoren Strom, Wärme und Verkehr –und die sektorenübergreifende Optimierung des Energiesystems künftig eine wichtige Rolle spielen wird. Gut drei Viertel (79 Prozent) halten zudem eine Steigerung der Produktivität in Unternehmen der Energiebranche für möglich. Fast genauso viele (77 Prozent) sind der Ansicht, dass durch KI neue Geschäftsmodelle im Energiebereich entstehen werden. Knapp jeder Zweite (49 Prozent) geht davon aus, dass der KI-Einsatz wirtschaftliches Wachstum im Energiesektor begünstigen wird, und 41 Prozent glauben, dass durch KI neue Arbeitsplätze in der Energiebranche entstehen.

Mehr Unternehmen sollen von KI profitieren

Der Großteil der Unternehmen der deutschen Energiewirtschaft nutze die technologischen Möglichkeiten der KI heute jedoch noch nicht. Nur sieben Prozent der Unternehmen haben bereits Investitionen in dem Bereich getätigt.

Diesen Anteil für die in der Energiewende aktiven Firmen in Baden-Württemberg zu erhöhen, ist Ziel des neuen Vorhabens Kilee. Zu diesem Zweck richtet das ZSW ein regionales KI-Labor ein, das vor allem kleine und mittlere Unternehmen unterstützen soll. Mehrere Firmen haben bereits zugesagt, unter anderem der Wetter- und Energieprognosedienstleister Weprog GmbH aus Böblingen, der Ingenieursdienstleister MesH Engineering GmbH aus Stuttgart sowie der Dünnschichtmodulhersteller NICE aus Schwäbisch Hall.

Firmen sollen durch KI-Einsatz Wettbewerbsfähigkeit steigern

In einem ersten Schritt veranstalten die ZSW-Mitarbeiter Workshops für interessierte Firmen und entwickeln gemeinsam mit ihnen exemplarische Anwendungen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Danach stehen Besuche von KI-Experten des ZSW bei den Unternehmen und die Erstellung von individuellen Umsetzungskonzepten auf dem Programm. Ziel ist die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit der Firmen: Durch systematische Integration von KI sollen neue Wertschöpfungspotentiale frühzeitig erkannt und erschlossen werden.

Das ZSW forscht und arbeitet seit mehr als 20 Jahren im Bereich KI, maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. Zu den ZSW-Projekten gehören unter anderem Leistungsprognosen für Windenergie- und Solaranlagen mit Hilfe von KI-Methoden, die Rolle von Power-to-Gas in der zukünftigen Stromversorgung oder der Einsatz von maschinellen Lernverfahren zur Optimierung der Produktionsprozesse für Batterien, Brennstoffzellen und Photovoltaikmodule. Auch die effizientere Erzeugung von regenerativem Wasserstoff und Methan mithilfe von KI ist Bestandteil der Forschungsarbeiten.

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