Künstliche Intelligenz für mehr Energieeffizienz: Ihre Erfahrungen sind gefragt
Im Forschungsprojekt etaGPT entwickelt ein Team einen KI-Chatassistenten, der Industrieunternehmen dabei hilft, die Energieeffizienz ihrer Energieversorgung zu analysieren und zu optimieren. Für einen möglichst praxisnahen Ansatz bitten die Forschenden nun um Input über eine kurze Umfrage.
Energiesysteme werden zunehmend komplexer. Unternehmen, die ihre Energieeffizienz steigern wollen, finden sich oft vor einer Vielzahl an Technologien und Stellschrauben im Betrieb wieder. Das macht es schwierig, geeignete Maßnahmen zu identifizieren und zu priorisieren. Neben der hohen Komplexität von Betriebsprozessen liegt eine Herausforderung auch häufig bei den Energie- und Prozessdaten. So können diese unzureichend und wenig transparent vorliegen oder es existiert eine Vielzahl an generierten Daten, die jedoch einfach ungenutzt bleiben. Hinzu kommen begrenzte personelle Ressourcen und fehlende KI-Expertise.
etaGPT: KI-gestützte Softwarelösung soll Energiemanagement assistieren
KI-gestützte Softwarelösungen und Automatisierungen können dabei helfen, geeignete Effizienzmaßnahmen zu identifizieren und umzusetzen. Eine Option sind sogenannte große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM). Alleinstehend sind sie zwar nur bedingt für das Energiemanagement geeignet. In Kombination mit anderen Formen der Künstlichen Intelligenz (KI) können jedoch flexible und wirkungsvolle Assistenzfunktionen entstehen.
KI übernimmt Assistenzfunktion im Energiemanagement
Im Forschungsprojekt etaGPT setzen die Forschenden unter anderem auf große Sprachmodelle (LLM), die im Energiemanagement zusammen mit anderen KI-Tools als Assistent agieren. So können etwa automatisierte chat- beziehungsweise sprachbasierte Interviews zur Bestandsaufnahme und Maßnahmenidentifikation genutzt werden. Ebenso können die von einer KI identifizierten Einzelmaßnahmen durch die Sprachmodelle deutlich beschleunigt werden. Der Einsatz eines solchen KI-Assistenzsystems kann zudem bei der Visualisierung und dem Reporting unterstützen und so für mehr Transparenz sorgen.
Im Forschungsprojekt etaGPT nehmen sich die Forschenden eines solchen Modells an, um Daten effektiver aufbereiten und analysieren zu können. Damit wollen sie es Industrieunternehmen zukünftig ermöglichen, schnelle und kosteneffiziente Entscheidungen zu treffen und geeignete Energieeffizienzmaßnahmen zu implementieren.
„Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihre Energieanlage fragen, wie effizient sie gerade im Vergleich zu vorangegangenen Zeiträumen oder anderen Anlagen läuft und welche Optimierungsmaßnahmen auf Basis der Echtzeitdaten sinnvoll wären“, erklärt der etaGPT-Projektleiter Heiko Ranzau. „Mit einer solchen benutzerfreundlichen und interaktiven Methode könnten sich komplexe Energiesysteme deutlich einfacher überwachen und Energieeffizienzmaßnahmen gezielt umsetzen lassen.“
Über Umfrage und Experteninterviews eigene Erfahrungen in etaGPT einbringen
In etaGPT entwickeln und erproben die Forschenden Technologien, die als Energiemanagement Co-Pilot fungieren und das Unternehmenspersonal unterstützen. Ziel der Forschenden ist es, die Analyse und Optimierung von Energiesystemen effizienter zu gestalten und das entwickelte Modell an realen Anwendungsbeispielen in der Industrie zu demonstrieren.
Um die Forschungsergebnisse praxisnah in echte Anwendungen umsetzen zu können, legen die Forschenden einen speziellen Fokus auf den direkten Austausch mit Industrieunternehmen. In einer Umfrage wollen sie mehr darüber erfahren:
- Wie Unternehmen dem Einsatz von KI-Tools gegenüberstehen,
- welche Anforderungen und Erwartungen bestehen,
- welche Aspekte für eine erfolgreiche Nutzung besonders relevant sind.
Neben der Beantwortung der Umfrage können sich Unternehmen zudem für ein Experteninterview melden. Darin werden die Anforderungen und potentiellen Anwendungsfälle von Sprachmodellen im Energiemanagement vertieft. Die Interviews tragen wesentlich zum Forschungsprojekt bei, da ein tiefgreifendes Verständnis der zu lösenden Engpässe entwickelt werden kann. Damit ist eine bedarfsgerechte Entwicklung sichergestellt.
Mithilfe von KI-Assistenten Resilienz des Energiesystems steigern und Wettbewerbsfähigkeit stärken
Die Forschenden in etaGPT nutzen KI-Assistenten und Large Language Models als Querschnittstechnologie, um die die Effizienz, Resilienz und Nachhaltigkeit des Energiesystems zu verbessern und verschiedene technologische Ansätze kosteneffizient zu verbinden. Damit legen sie wichtige Grundlagen für eine zukünftig intelligentere und nachhaltigere Industrie, mit der Deutschland seine Wettbewerbsposition stärken kann. Das Forschungsprojekt etaGPT unterstützt somit nicht nur die aktuellen Herausforderungen im Energiesektor. Es trägt auch maßgeblich dazu bei, schnell umsetzbare Lösungen für zukünftige Anwendungsfälle zu entwickeln und in die Praxis umzusetzen.
„Durch die Entwicklung im etaGPT-Projekt ermöglichen wir Energiemanagern und Betreibern von Energiesystemen, schnellere und präzisere Auswertungen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen umzusetzen. Durch die starke Einbindung der Anwendungspartner und den Fokus auf reale Anwendungen stellen wir sicher, dass die entwickelten Lösungen nicht nur technisch funktionieren, sondern auch schnell und qualitativ hochwertig umgesetzt werden können“, so Heiko Ranzau. (ln)
Welche Anforderungen stellen Sie an eine KI-Assistenz im Energiemanagement?
Um das KI-Modell möglichst praxisnah und anwendungsgerecht entwickeln zu können, ist Ihr Input gefragt! Dafür hat das etaGPT-Team eine kurze, anonyme Umfrage mit sieben Fragen erarbeitet.
Abgefragt werden unter anderem, welche Anforderungen Sie an ein Sprachmodel (LLM) im Energiemanagement stellen und in welchen Anwendungsfällen Sie den Einsatz als besonders hilfreich ansehen.
Optional können Sie sich zusätzlich für ein vertiefendes Experteninterview melden, um Ihre Perspektive ausführlicher einzubringen.
Zur Umfrage