Die transformative Rolle von KI in der Energiebranche
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Energiebranche wird einige Zeit in Anspruch nehmen, um auf ein netzwerkweites, systemisches Niveau zu gelangen, aufgrund der damit verbundenen Risiken. Dennoch ist KI bereits dafür verantwortlich, Effizienz und Effektivität in niedrigeren Aufgabenebenen zu verbessern.
Effiziente Kundeninteraktionen
Energieunternehmen verwenden KI, um ihre Interaktionen mit Kunden zu optimieren, indem sie Kundenanfragen antizipieren, leiten und darauf reagieren. Ziel ist es, bessere Ergebnisse, schnellere Reaktionszeiten und niedrigere Kosten im Callcenter zu erzielen. Beispielsweise setzen Energieunternehmen KI-gesteuerte Chatbots ein, um Routineanfragen der Kunden, wie z.B. Rechnungsfragen, Serviceanfragen und Störungsmeldungen, zu bearbeiten.
Operationale Anwendungen von KI
Zusätzlich nutzen Unternehmen KI, Daten und nicht-KI-Software operativ. Offshore-Anlagen verwenden zunehmend Sensoren, Modellierungssoftware und Umweltdaten, um Reparatur- und Wartungsarbeiten bedarfsorientiert durchzuführen, anstatt nach einem Routinezeitplan. KI und Robotik werden eingesetzt, um einige dieser Arbeiten durchzuführen, was nicht nur die Kosten und Komplexität reduziert, sondern auch Gesundheits- und Sicherheitsvorteile mit sich bringt.
Beispielsweise entwickelt die Branche autonome Unterwasserroboter, die präzise Wartungsarbeiten an Offshore-Anlagen durchführen können. Diese Roboter sind mit fortschrittlichen KI- und Steuerungssystemen ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, komplexe Aufgaben wie visuelle Inspektionen, Reinigungen und Reparaturen unter turbulenten Seebedingungen zu bewältigen.
Die Unterscheidung von KI
Es gibt eine verschwommene Grenze zwischen echter KI und dem, was einige Anbieter als KI bezeichnen, jedoch tatsächlich nur Software oder Technologie ist, die bereits zuvor existiert hat. Dies kann auf die breiten und manchmal mehrdeutigen Definitionen von KI zurückzuführen sein, die von einfacher Automatisierung bis hin zu fortgeschrittenen Machine Learning-Algorithmen reichen. Aus der Sicht der Energieerzeuger ist die Unterscheidung jedoch nicht von großer Bedeutung, solange die richtigen Funktionen sicher und effizient ausgeführt werden.
Digitale Zwillinge und KI-gestützte Wettervorhersagen
Die Energieunternehmen können von der breiteren Infrastrukturbranche lernen und digitale Zwillinge ihrer wichtigsten Erzeugungs- und Übertragungsanlagen erstellen, um Verbesserungen, Reparaturen, Wartungen und Upgrades zu unterstützen. Dies kann dazu beitragen, den Betrieb zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Ausfallzeiten zu reduzieren.
Eine bessere KI-gestützte Wettervorhersage kann bei der Planung helfen, um Anlagen zu schützen, und auch Muster der Erzeugung erneuerbarer Energien vorhersagen, um Entscheidungen über das Netz und die Verteilung zu unterstützen. So wird eine stabile und effiziente Energieversorgung gewährleistet und die Versorgungsunternehmen können sich auf extreme Wetterereignisse vorbereiten.
Regulatorische Herausforderungen
Obwohl KI ein großes Potenzial hat, birgt sie auch erhebliche Risiken, die durch ein gewisses Maß an Regulierung reflektiert werden müssen. Wenn die Energieversorgung oder -netze ausfallen, können die Folgen für die Gesellschaft katastrophal sein. Aufgrund der tiefen und breiten Digitalisierung ist alles, von der Verteidigung bis zur Heizung, auf zuverlässige Energie angewiesen.
Das EU-KI-Gesetz, das als aktueller Goldstandard für KI-Regulierung gilt, klassifiziert KI-Systeme, die in kritischen Infrastrukturen wie der Energieversorgung eingesetzt werden, als hochriskant. Diese Systeme unterliegen strengen Anforderungen, um Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Das Gesetz untersagt zwar nicht die Nutzung von KI in diesen Bereichen, es auferlegt jedoch erhebliche regulatorische Verpflichtungen zur Risikominderung.
Die Zukunft von KI in der Energiebranche
Mit der Entwicklung der Technologie und Regulierung könnte es einem ähnlichen Muster folgen wie die Regulierung der Cybersicherheit im Energiesystem. Die Regulierungsbehörden sind jetzt äußerst wachsam hinsichtlich der Cybersecurity-Fähigkeiten und -Schutzmechanismen. Ebenso wird die regulatorische Kontrolle über KI zunehmen, je näher sie an das Zentrum der Energiesysteme rückt.
Wenn das EU-KI-Gesetz als das rigoroseste angesehen wird, wird es interessant sein zu sehen, ob es, ähnlich wie im Bereich des Datenschutzes, die Ansätze in anderen Jurisdiktionen zur Regulierung von KI beeinflusst. Die Energieinfrastrukturen sind stark miteinander verbunden, sodass eine Harmonisierung der Standards und der Regulierung von KI innerhalb des Energiesystems für Unternehmen, die möglicherweise Energieanlagen in mehreren Jurisdiktionen besitzen und betreiben, hilfreich wäre.
Was das Bild bezüglich der Auswirkungen von KI ändern wird, ist die Menge und Qualität der verfügbaren Daten. Die meisten Haushalte und Unternehmen haben jetzt Smart Meter, die ohne Präzedenz über den Energieverbrauch, den Zeitpunkt und den Zweck der Nutzung Informationen sammeln. Auch Elektrofahrzeuge und die damit verbundene Ladeinfrastruktur können ähnliche Informationen über Nutzungs- und Ladeverhalten liefern.
Dies könnte die Erzeugung und Versorgung transformieren, indem sie enger mit der Nutzung in Einklang gebracht werden, als je zuvor. Dies würde durch die Möglichkeiten, Einblicke und Kontrolle, die KI bieten kann, ermöglicht. KI als Mittel zur Unterstützung besserer strategischer und täglicher Entscheidungsfindung könnte erhebliche Auswirkungen auf die Energiemärkte, die Verteilung und die Effizienz haben.
Um dies zu erreichen, müssen wir jedoch einen Weg finden, all diese Daten effektiv zu teilen, ohne die Privatsphäre der Menschen zu verletzen, die kommerzielle Vertraulichkeit zu gefährden oder das Wettbewerbsrecht zu brechen, das die Zusammenarbeit zwischen Wettbewerbern regelt.
Dies ist eine Herausforderung, aber eine, der wir uns auch in anderen Bereichen stellen, in denen das Teilen von Daten durch neue Datenfreigabemechanismen, wie z.B. Datenvertrauensrahmen, möglich wird. Es ist ein Problem, das lösbar ist.
Die Zukunft von KI in der Energiebranche wird also von engerer Zusammenarbeit und einer sorgfältigen, gut regulierten Verschiebung der Technologie vom Rand in das Zentrum der Betriebsabläufe des Energiesystems geprägt sein.
