Das Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung (ZSW) in Baden-Württemberg stellte eine Innovationsplattform vor, auf der Firmen testen können, wie sie mit Künstlicher Intelligenz (KI) Prozesse von der Produktentwicklung bis zum Geschäftsbetrieb zukunftstauglich und wirtschaftlich tragfähiger machen.
„Unsere KI-Plattform deckt ein breites Anwendungsspektrum ab: Ob neue Technologien für die Energiewende, ob klimaneutrale Produktionsprozesse oder Anwendungen – dafür steht unsere Innovationsplattform. Kleine und mittlere Unternehmen – und vor allem Startups – entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Bereich der Erneuerbaren Energien können davon profitieren“, erklärte Anton Kaifel, Teamleiter des Bereichs KI und Maschinelles Lernen am ZSW jüngst im September.
Einfacher Zugang
Die Ideen und Konzepte für die Plattform entwickelte das ZSW im Rahmen des KI-Lab für Erneuerbare Energien, das das baden-württembergische Wirtschaftsministerium finanziell unterstützt. Um sie zu nutzen, brauchen sich Firmen lediglich auf der Website zu registrieren. Dann können sie ihre Daten in einem geschützten Datenraum hochladen und Software und Infrastruktur nutzen, um selbständig KI-Modelle mit ihren Daten zu trainieren. „Somit haben die Unternehmen eine sehr niedrige Einstiegsschwelle und können mit unserem KI-PlayGround-Tool testen, ob und wie Künstliche Intelligenz in ihr Unternehmen integrierbar ist und ob es sich für sie lohnt – also Test-Before-Invest“, erläutert Dr. Frank Sehnke, Data-Scientist für KI am ZSW.
Das Projekt zur Plattform startete im April 2020 und ging jetzt erfolgreich zu Ende. „Durch das KI-Lab und andere Forschungsvorhaben ist der technologische Reifegrad unserer Plattform sehr hoch. Mit den Maschinellen Lernverfahren können Produkte, Prozesse und Dienstleistungen verbessert und neue Geschäftsmodelle entwickelt werden. Dies geschieht unter Einsatz von vorhandenen oder fortlaufend erhobenen Daten“, so Sehnke.
Erfahrungen sammelten Sehnke und das zehnköpfige KI-Forschungsteam am ZSW im KI-Lab für Erneuerbare Energien (KILEE), bei dem Firmen mit KI-Methoden Produktionsprozesse optimieren und neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln konnten. Bei dem regionalen KI-Labor konnten mehrere Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen, darunter Wetter- und Energieprognosedienstleister und Unternehmen aus der Wind- und Solarindustrie, ihre Optionen testen.
Potenziale lokalisieren
Auch das Freiburger High-Tech-Startup greenventory, das auf softwaregestützte Lösungen für die Inventarisierung und Analyse verteilter Energiesysteme spezialisiert ist, profitiert von den Angeboten aus dem ZSW-Digitallabor. „Für uns als junges Start-up Unternehmen in der Energiebranche war und ist das KI-Lab eine sehr große Hilfe. Die Experten des ZSW haben uns konkrete Einsatzmöglichkeiten von KI und beispielhafte Anwendungen mit unseren Daten aufgezeigt“, so greenventory-Mitgründer Dr. Kai Mainzer. Mitgründer-Kollege Dr. Sven Killinger nennt als Anwendungsfall beispielsweise die kommunale Wärmeplanung.
Seit Oktober 2020 ist in Baden-Württemberg die Wärmeplanung für die größten Kreisstädte per Klimaschutzgesetz Pflicht. Kürzlich verabschiedete die Landesregierung für die übrigen Gemeinden und Landkreise ein eigenes Förderprogramm, damit auch sie ihre Pläne aufstellen und die Wärmewende im Ländle schneller voranbringen. Immerhin entfielen auf etwa 50 Prozent des jährlichen Energiebedarfs in Baden-Württemberg auf Wärmeenergie. Deutlich unter 20 Prozent deckten erneuerbaren Energiequellen ab, erklärte Umweltministerin Thekla Walker zum neuen Förderprogramm Mitte September 2021.
In der Wärmeplanung ist die Potenzialanalyse ein zentraler Bestandteil. Spezialisten wie greenventory mit ihrem Fokus auf IT & Energie können hier ihre Stärken ausspielen. „Die immensen Datenmengen aus verschiedenen Quellen gilt es auf energierelevante Informationen hin zu analysieren. Automatisierte Analyse und KI-Prozesse, die diese Daten durchforsten und das Bild im wahrsten Sinn des Wortes neu zusammensetzen, helfen, dass sämtliche erneuerbare Energiequellen regional und treffsicher lokalisiert werden“, erläutert Killinger. „Bei der Analyse der lokal verfügbaren Biomasse etwa berücksichtigten wir auf diesem Weg Naturschutzauflagen und mögliche Erschließungswege.“
