KI macht die Energiezukunft nachhaltig, aber ihr Energiehunger ist enorm
Künstliche Intelligenz kann die Nachhaltigkeit steigern, aber nachhaltig ist sie nicht.
Ob Künstliche Intelligenz (KI) gut oder schlecht ist, hängt nicht nur davon ab, mit welchem Mehrwert sie eingesetzt werden kann. Sie hat auch Folgen für die Umwelt. Gerade im Energiesektor sind die Erwartungen an KI-Anwendungen hoch. In den letzten Jahren haben sich die Energie- und Strommärkte zunehmend auf künstliche Intelligenz als Werkzeug konzentriert. KI hat die Fähigkeit, eine Reihe von energiebezogenen Prozessen zu automatisieren und zu optimieren, was zu effizienteren und kostengünstigeren Prozessen, einem besseren Energiemanagement und geringeren negativen Auswirkungen auf die Umwelt führt.
KI gilt als ein Schlüsselelement, um eine nachhaltige, umweltfreundliche und effiziente Energiezukunft zu erreichen. Dabei darf man nicht vergessen, dass sich die Anwendungsfelder über alle Branchen erstrecken. KI ist zu einer General-Purpose-Technologie geworden.
Bei den Gefahren denken wir an Arbeitsplatzverluste oder Datenschutz und weniger an den ökologischen Fußabdruck. KI ist nicht nachhaltig, sie hilft aber vielfach dabei Nachhaltigkeitsziele schneller zu erreichen. Das zeigen Use-Cases aus dem Energiebereich.
Use-Cases aus dem Energiebereich
- KI-Modelle analysieren umfangreiche Daten für präzise Prognosen der erneuerbaren Energieerzeugung, indem sie Wetterdaten, historische Verbrauchsmuster und andere Faktoren integrieren. Dies optimiert die Effizienz von Energieanlagen, verbessert die Planung und erleichtert die Integration erneuerbarer Energien ins Stromnetz. KI gleicht die Schwankungen erneuerbarer Energien aus, und Batteriespeicher werden durch optimierte Lade- und Entladevorgänge effizienter genutzt.
- KI unterstützt die Überwachung und Steuerung von Smart Grids durch Datenanalyse in Echtzeit. Intelligente Algorithmen können Netzstörungen vorhersagen, die Lastverteilung optimieren und reaktive Maßnahmen ergreifen, um einen zuverlässigen und effizienten Energiefluss zu gewährleisten. KI stärkt die Sicherheit von Energieinfrastrukturen, um das Stromnetz vor Cyberangriffen zu schützen.
- KI-gestützte Predictive Maintenance-Modelle ermöglichen eine vorausschauende Wartung von Energieerzeugungsanlagen. Diese präventiven Maßnahmen reduzieren ungeplante Stillstände und verlängern die Lebensdauer der Anlagen, was zu einer nachhaltigeren Betriebsführung führt.
- KI-gesteuerte Systeme revolutionieren die Energieeffizienz von Wohn- und Geschäftsgebäuden. Durch kontinuierliche Analyse des Nutzerverhaltens im Energieverbrauch lernen diese Systeme und passen automatisch Einstellungen an, um den Energieverbrauch zu optimieren. Dies führt nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern auch zu einer Verringerung des ökologischen Fußabdrucks von Gebäuden.
- KI ermöglicht personalisierte Angebote für Endkunden durch die Analyse ihres Konsumverhaltens. Die KI gibt proaktive Empfehlungen, von Energieeinspartipps bis zu maßgeschneiderten Tarifoptionen oder Upgrades für energieeffiziente Geräte. Tarifstrukturen werden dynamisch optimiert, und durch kontinuierliche Analyse des Verbrauchsverhaltens schlägt das System geeignete Tarife vor, die Kosten minimieren und den Kundenbedürfnissen entsprechen.
- KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten optimieren den Kundenservice, indem sie Anfragen effizient beantworten. Mit vorprogrammierten Antworten auf häufige Fragen sind sie rund um die Uhr verfügbar, verkürzen Wartezeiten und verbessern ihre Fähigkeiten durch maschinelles Lernen. Durch die Analyse von Kundengesprächen und Feedback lernen sie kontinuierlich dazu, steigern ihre Genauigkeit und Effizienz.
Diese sind nur einige Beispiele. In den kommenden Jahren wird erwartet, dass Anwendungsfälle in der gesamten Energiewirtschaft stark zunehmen. Unternehmen entwickeln ihre eigenen GPT-Modelle, wie etwa E.ON GTP, eine generative künstliche Intelligenz, die für den Konzern entwickelt wurde. Sie unterstützt bei Recherche, Textverarbeitung und fungiert als virtueller Sparringspartner für energiewirtschaftliche Fragestellungen der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.
Seit fast zwei Jahren gibt es den beliebten Chatbot ChatGPT. Nach nur zwei Monaten hatte ChatGPT rund 100 Millionen Nutzerinnen und Nutzer. Es gibt immer mehr Tools in allen Varianten. Um KI-Tools zu trainieren, müssen sie mit großen Datenmengen gefüttert werden. Dieser Prozess ist sehr energieintensiv. Jede Anfrage bei ChatGPT und Co. kostet zwischen drei und neun Wh Strom. Allein ChatGPT hat mehr als 195 Millionen Anfragen pro Tag. Google verarbeitet täglich neun Milliarden Suchanfragen. Eine aktuelle Studie der VU Amsterdam School of Business and Economics rechnet vor, dass 2027 KI so viel Strom verbrauchen könnte wie Irland. Hinzu kommt, dass auch der Wasserbedarf zum Kühlen der Rechenzentren hoch ist.
KI verbraucht für den Lernprozess so viel Energie und gleichzeitig werden die Modelle immer größer, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Während Unternehmen weltweit daran arbeiten, die Effizienz von KI-Software zu verbessern, steigt die Nachfrage nach diesen Tools unaufhörlich. Forscher sprechen von einem Jevons-Paradoxon, das bedeutet, dass eine Effizienzsteigerung bei der Nutzung einer Ressource dazu führen kann, dass der Gesamtverbrauch dieser Ressource steigt, anstatt zu sinken. Dies widerspricht der intuitiven Annahme, dass eine höhere Effizienz automatisch zu einem geringeren Ressourcenverbrauch führt.
Wir brauchen Rechenzentren, die zu 100 Prozent mit erneuerbaren Energien betrieben werden und in denen die Abwärme der Server sinnvoll genutzt wird. Alles hängt mit allem zusammen. KI-Modelle müssen Verantwortung übernehmen und mit gutem Beispiel vorangehen, indem sie ihren eigenen Energie- und Wasser-Fußabdruck thematisieren.
Doris Höflich, Market Intelligence Senior Expert
Quellen:
- VU Amsterdam School of Business and Economics
- enviaM Gruppe
- E.ON
- Pressedatenbanken
- Das Bild wurde mit KI erstellt (Copilot).
