// Regionales KI-Lab für Erneuerbare Energien
Künstliche Intelligenz (KI) kommt in der Energiewendebranche immer häufiger zum Einsatz. Selbstlernende Verfahren helfen, die Wind- und Solareinspeisung besser vorherzusagen oder Produktionsprozesse von Photovoltaikmodulen, Batterien und Brennstoffzellen zu optimieren. Besonders kleine und mittlere Unternehmen nutzen die Technologien der KI jedoch noch zu selten. Das ZSW entwickelt seit vielen Jahren im Rahmen von Forschungs- und Entwicklungsprojekten im Bereich der Erneuerbaren Energien innovative Verfahren und Methoden der KI bzw. des Maschinellen Lernens (ML).
Künstliche Intelligenz (KI) als zukunftsweisende Technologie für neue Geschäftsmodelle und Anwendungen in die Unternehmen in Baden-Württemberg zu bringen, ist die Aufgabe des KI-Labs.EE, das auf den Bereich der Erneuerbaren Energien spezialisiert ist. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) lernen über Informationsveranstaltungen, Workshops oder im Rahmen von Pilotanwendungen die Potenziale von KI kennen und können sie auf ihre jeweiligen Betätigungsfelder anwenden. Nach dem erfolgreichen Abschluss des ersten KI-Labs für Erneuerbare Energien (KI-Lab.EE) startet nun die zweite Phase. Der Fokus im neuen KI-Lab.EE liegt einerseits darauf, mit Hilfe von KI Produktionsprozesse nachhaltiger zu gestalten, andererseits geht es auch darum, die durch die KI und ihre Anwendung unmittelbar verursachten CO2-Emissionen zu reduzieren (Green Artificial Intelligence). Dabei werden nicht nur Konzepte und Methoden für Green Al vermittelt, sondern auch deren Implementierung unterstützt.
Das KI-Lab.EE ist vor allem auf Pilotanwendungen ausgerichtet. Es geht um konkrete Einsatzmöglichkeiten in der Erneuerbaren-Energien-Branche. Die Bandbreite der möglichen Problemstellungen, die mithilfe von KI bewältigt werden können, ist dabei so vielfältig wie die EE-Branche selbst. So sind Themen wie beispielsweise die Überwachung und Betriebsoptimierung von Wind- und Photovoltaik-Parks, über die bestmögliche Integration Erneuerbarer Energien in das Energiesystem bis zur Prozessoptimierung und -kontrolle bei der Fertigung von Brennstoffzellen, Batterien und Elektrolyseuren denkbar.
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