Warum ist künstliche Intelligenz nötig, um die grüne Energiewende voranzutreiben?

Heute sehen wir klare Trends und Impulse in Richtung Dekarbonisierung und grüne Energiewende. Gleichzeitig bietet der Aufstieg digitaler Technologien und fortschrittlicher Analysen einzigartige Möglichkeiten nicht nur für die Entwicklung neuer Energietechnologien, sondern auch für die Überwachung des Fortschritts, die Vorhersage der Leistung, die Integration von Systemen, die Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Belastbarkeit sowie die Optimierung von Produkten, Lösungen usw Dienstleistungen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit wie nie zuvor.

Aber gleichzeitig hat die Dynamik der Branche ihre Komplexität erhöht. Das Web wandelt sich von einem zentralisierten zu einem dezentralen Modell. Energieerzeuger verfügen über mehrere OEM-Lösungen (Original Equipment Manufacturer), die als System überwacht werden müssen, um Betriebszeit und Leistung sicherzustellen. Das Risikokapital nimmt zu und es gibt viele neue Marktteilnehmer, die verschiedene Bereiche der Wertschöpfung revolutionieren. Regierungen, aktivistische Investoren und Gemeinden erhöhen den Druck auf Transparenz bei ESG-Indikatoren entlang der Wertschöpfungskette.

Ein einfacher Zugang zu Daten zwischen verschiedenen Interessengruppen ist ein Schlüsselfaktor für die Förderung der Wettbewerbsfähigkeit und gleichzeitig für die gleichberechtigte Beteiligung entlang der gesamten Energiewertschöpfungskette. Zukünftig werden Märkte und Infrastruktur in verschiedenen Branchen eng miteinander verbunden sein. Daher ist ein sicherer und zuverlässiger Datenaustausch erforderlich, um Innovationen innerhalb und zwischen Branchen zu fördern.

Allerdings hat die Energiewirtschaft moderne digitale Technologien nur langsam übernommen und könnte aufgrund ihrer entscheidenden Rolle als kritische Infrastruktur gefährdet sein. Wir sehen, dass der Übergang zur Digitalisierung durch schlechte Datenqualität, ungenaue oder fehlende Daten, einen Mangel an moderner Datenarchitektur und die Tatsache, dass Daten oft knapp und eingeschränkt oder schwer zu finden sind, verlangsamt wird. Die Optimierung von Energiesystemen erfordert bessere digitale Informationen, Datentransparenz und offene Standards bei gleichzeitiger Gewährleistung angemessener Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen. Cybersicherheit ist absolut notwendig, um Vertrauen und Widerstandsfähigkeit für die Netzstabilität und den Informationsfluss aufzubauen.

Um diese Veränderungen zu unterstützen, sind Standards und Vorschriften erforderlich, um Kompatibilität und Interoperabilität zu fördern. Digitalisieren Sie den Informationsaustausch, optimieren Sie die Produktentwicklung, beschleunigen Sie die Markteinführung von Lösungen und erhöhen Sie Transparenz und Vertrauen.

Die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Veränderung der globalen Energielandschaft

Eines ist für die Zukunft sicher: Die Wechselwirkungen zwischen Energiesystemen werden komplexer. Zu den wichtigsten Herausforderungen, vor denen wir stehen, gehören Dekarbonisierung, Dezentralisierung, Energiespeicherung, Abfallreduzierung und intelligente Wartung. Um diese Herausforderungen zu meistern, ist kreatives Denken erforderlich, das weit über die traditionell im Ingenieurwesen angewandten Methoden hinausgeht. Methoden und Frameworks der künstlichen Intelligenz (KI) werden bei der Bewältigung dieser komplexen Herausforderungen an vorderster Front stehen.

Um die großen Herausforderungen der Energiewende erfolgreich zu meistern, müssen wir über inkrementelle Veränderungen hinausgehen und neue transformative Innovationen entwickeln, die über die traditionelle Technik hinausgehen.

Künstliche Intelligenz ist ein Experte auf diesem Gebiet, und diese Technologie ist perfekt für die riesigen Datenmengen geeignet, die von allen Teilen der heutigen Wertschöpfungskette generiert werden, sowie für die ständig wachsenden Rechenressourcen. Mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens ist es beispielsweise möglich, Produkte, Lösungen und Dienstleistungen systematisch an spezifische Bedürfnisse anzupassen. KI-basierte Lösungen tragen auch wesentlich dazu bei, die zunehmende Komplexität von Energiesystemen durch Dekarbonisierung und Dezentralisierung zu bewältigen. Darüber hinaus ermöglicht es verbesserte Vorhersagen zur Hardware-Lebensdauer, um Wartungszyklen zu optimieren und so Abfall zu reduzieren. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können Kraftwerke effizienter und zuverlässiger arbeiten, Emissionen reduzieren und den Materialeinsatz optimieren, was alles zu mehr Nachhaltigkeit beiträgt. Durch die Implementierung von Selbstoptimierungsprozessen im Herstellungsprozess können Lieferzeiten optimiert werden und ein autonomer Betrieb von Kraftwerken kann eine höhere Sicherheit und eine verbesserte Netzstabilität durch eine effizientere Stromerzeugung ermöglichen.

Die Bedeutung von „Open Data“ für die Gesellschaft

Das Konzept von „Open Data“ gibt es schon seit mehr als einem Jahrzehnt und hat alles unterstützt, von einer Vielzahl von Navigationslösungen von Transparenz bei den Staatsausgaben bis hin zu Innovationen bei neuen Anwendungen im Automobilsektor. Wenn bestimmte Datensätze „öffentlich zugänglich“ werden, erleben wir, wie Innovationen auf unerwartete Weise gedeihen und die Gesellschaft vorantreiben. Dennoch ist es klar, dass wir die Bedürfnisse des öffentlichen Interesses mit den echten Bedenken der Unternehmen in Bezug auf geistiges Eigentum, Umsatzmöglichkeiten sowie die Zustimmung und das Vertrauen der Kunden in Einklang bringen müssen.

Warum es Industriestandards für alle ESG-Maßnahmen geben sollte

Es sollte unbedingt Standards für ESG-Maßnahmen geben, einschließlich der Bereiche 1-3. Es liegt im öffentlichen Interesse, Transparenz und Vertrauen in die gemeldeten Daten sowie deren Messung und Berechnung zu wahren. Ohne Standards entstehen erhöhte Belastungen und Risiken für das öffentliche Interesse, da die von mehreren Unternehmen gemeldeten Informationen nicht vergleichbar sind. Dies zeigt sich beispielsweise in der Covid-19-Berichterstattung, wo die Art und Weise, wie Länder Statistiken melden, es schwierig macht, Land für Land ohne zusätzliche Arbeit zu vergleichen.

Die größte Herausforderung besteht darin, Scope 3 zu verfolgen, also die Lieferkette des Unternehmens. Ob Verpackung, Landwirtschaft, Fertigung oder andere Zulieferer, die Aufmerksamkeit wird sich weiterhin auf diese Wertschöpfungskette richten. Die Einführung wissenschaftlich fundierter Standards wird diesen Zahlen Glaubwürdigkeit und Transparenz verleihen und gleichzeitig die Kostenbelastung für Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, verringern.

Finanzinvestitionen beschleunigen die Transformation

Aus Datensicht ist der Aufbau und Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit bei Daten und künstlicher Intelligenz von entscheidender Bedeutung, um Europa an der Spitze der Technologie zu halten. Dieser Prozess erstreckt sich über frühe Bildung, akademische Ausbildung und Umschulung. Um dies zu erreichen, ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Behörden und Industrie erforderlich. Dies kann durch die Kofinanzierung von Forschungsprojekten sowie durch die Finanzierung von Datenwissenschaft und KI-Tracking an Universitäten aller Bildungsstufen vorangetrieben werden.

Risikokapital und Startup-Finanzierung sind ebenfalls wichtig, um ein Ökosystem von Startups aufzubauen, das weiterhin Innovationen in Bereichen wie Batteriespeicher, KI, additive Fertigung, Sensorik und anderen für die digitale Technologie entscheidenden Technologien vorantreibt.

Ein Gleichgewicht zwischen Industrie und öffentlichem Interesse sicherstellen

Niemand, kein Unternehmen, keine Regierung ist immun gegen die Auswirkungen des Klimawandels. Daher ist es unerlässlich, dass wir alle so schnell wie möglich Lösungen für den Übergang zu Netto-Null-Kohlenstoff und zur Dekarbonisierung finden. Digitale Technologie und künstliche Intelligenz werden zukünftige Lösungen vorantreiben, aber die Industrie braucht staatliche Unterstützung, um Standards zu entwickeln, die den Weg und den Übergang nach vorne vereinfachen. Regierungen sollten mit der Industrie und anderen Interessengruppen zusammenarbeiten, um Standards zu entwickeln, die sicherstellen, dass Ziele erreicht werden, ohne dass es zu viel Belastung oder gemeinsame Vermeidung gibt.

Den Erfolg dieses Ansatzes haben wir bereits im Automobilbereich gesehen, beispielsweise bei Safety Related Traffic Information (SRTI). Allerdings ist es auch wichtig, die Industrie dazu zu ermutigen, geistiges Eigentum zu teilen und Möglichkeiten zur Wertschöpfung zu schaffen.

Positionierung der EU als Vorreiter bei der Festlegung von Standards

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) war bei ihrer Veröffentlichung bahnbrechend und hat sich seitdem zu einem Weckruf für Datenschutzstandards entwickelt. Es ist oft der Standardstandard, den viele globale Unternehmen bei der Verwaltung sensibler Kundendaten auf der ganzen Welt verwenden, da er die Möglichkeit bietet, Compliance sicherzustellen und gleichzeitig die Anwendungs- und Systemkomplexität zu reduzieren.

In ähnlicher Weise kann die EU eine Führungsrolle bei der Entwicklung von Daten- und digitalen Standards übernehmen, um die Interoperabilität voranzutreiben und die Energiewende zu unterstützen. Ergänzend dazu ist ein europäisch standardisierter Rahmen für die Entwicklung und Implementierung von KI-Workflows erforderlich.

Lernen Sie von anderen Branchen

Zusätzlich zu den oben genannten Beispielen gibt es viele Beispiele um uns herum. Unsere Fähigkeit, Geld problemlos zwischen Ländern zu bewegen, der Aufstieg von Internetstandards und E-Commerce sowie Containerstandards, die die Transparenz in der Logistik erhöhen. Normalerweise gibt es einige Beispiele dafür, was andere Branchen gut machen, aus denen Sie lernen und die Sie anpassen können. Es ist wichtig zu verstehen, was daraus gelernt werden kann und wie wir das Tempo beschleunigen können, indem wir auf nachweislich funktionierenden Modellen aufbauen, bei denen Politik, Investitionen, Standards und Technologie die Grundpfeiler sind

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