Künstliche Intelligenz: Effizientere Produktionsprozesse dank Algorithmen
Medikamente, Benzin, Dünger, Plastik, Wärme und Strom – unzählige Stoffe unseres täglichen Lebens kommen aus verfahrenstechnischen Anlagen, die auch dazu beitragen, unseren Energiebedarf zu decken. Viele davon betreiben kleine und mittelständische Unternehmen. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) arbeiten im Projekt KI-Tool daran, die zugehörigen Prozesse mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) besser und effizienter zu machen.
„Oft müssen Anlagen mit stark variierenden Einsatzstoffen einen möglichst zuverlässigen, gleichmäßigen und ressourcenschonenden Betrieb gewährleisten. Energieverbrauch und unnötige Abfallströme sollen minimiert oder besser ganz vermieden werden“, sagt Dieter Stapf, Leiter des Instituts für Technische Chemie am KIT. Das spare Kosten und verringere klimaschädliche Emissionen. Dabei könnten Methoden des Maschinellen Lernens helfen.
Entsprechende Algorithmen werden hierzu anhand aufgezeichneter Anlagenbetriebsdaten trainiert sowie Erfahrung und Expertise der Mitarbeitenden formalisiert und dem Lernprozess zugeführt. „Der Aufwand für die Unternehmen bleibt dabei überschaubar“, sagt der Experte. Die von der Softwarefirma EDI GmbH entwickelte KI macht es möglich, die Produktion im laufenden Betrieb an veränderte Randbedingungen anzupassen. Technisch umgesetzt werden die KI-Methoden in der bioliq-Pilotanlage des KIT, die nachhaltigen Kraftstoff aus biogenen Reststoffen produziert, und in einer Müllverbrennungsanlage der Mannheimer Firma MVV Umwelt GmbH. Weitere Unternehmen, die informell am Begleitkreis teilnehmen möchten, werden gesucht.
Das Projekt KI-Tool hat eine Laufzeit von drei Jahren und wird vom Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft des Landes Baden-Württemberg mit etwa 900 000 Euro finanziert. Das KIT erhält davon rund 390 000 Euro.
mex, 28.04.2021