KI für nachhaltige Versorgung
Die Verwendung von Large Language Models (LLMs) und künstlicher Intelligenz (KI) birgt großes Potenzial für Verbesserungen in der Energie- und Wasserversorgung sowie der Abwasserentsorgung bei Stadtwerken. Allerdings muss dabei auch der erhebliche Energie- und Wasserverbrauch dieser Technologien selbst berücksichtigt werden, um eine nachhaltige Nutzung zu gewährleisten.
Optimierung der Energieverteilung durch KI
KI-Systeme können die Energieverteilung optimieren, indem sie Verbrauchsmuster analysieren, Lastspitzen vorhersagen und die Netzauslastung in Echtzeit steuern. Durch maschinelles Lernen lässt sich der Energiebedarf präziser prognostizieren und die Einspeisung erneuerbarer Energien besser in die Verteilnetze integrieren. So können Überkapazitäten vermieden und Energieverluste minimiert werden. Gleichzeitig gilt es jedoch, den Eigenverbrauch der KI-Systeme im Blick zu behalten und möglichst energieeffiziente Algorithmen und Rechenzentren einzusetzen, um die Nachhaltigkeit der Lösung zu gewährleisten.
Reduzierung des Wasserverbrauchs in Rechenzentren
Rechenzentren haben einen erheblichen Wasserverbrauch, der mit dem Wachstum von KI und Datennutzung weiter ansteigt. Transparenz und Maßnahmen zur Reduzierung des Verbrauchs sind daher wichtig:
| Aspekt | Beschreibung |
|---|---|
| Wasserverbrauch pro Energieverbrauch | Rechenzentren verbrauchen etwa 1,8 bis 2,3 Liter Wasser pro kWh Energieverbrauch. |
| Wasserbedarf eines mittleren Rechenzentrums | Ein mittleres Rechenzentrum benötigt etwa 4 bis 7 Millionen Kubikmeter Wasser im Jahr - vergleichbar mit dem Bedarf einer mittleren deutschen Großstadt. |
| Transparenz beim Wasserverbrauch | Rechenzentrumsbetreiber müssen den Ressourcenverbrauch und Maßnahmen zur Effizienzsteigerung transparent kommunizieren, um Akzeptanz in der Öffentlichkeit zu schaffen. |
| Erfassung und Reduzierung des Verbrauchs | Erst wenn der aktuelle Verbrauch genau erfasst ist, können Maßnahmen zur Reduzierung wie effizientere Kühlsysteme umgesetzt werden. |
Vorhersage und Management von Wasserbedarf
KI und maschinelles Lernen können den zukünftigen Wasserbedarf präziser vorhersagen und das Wassermanagement optimieren. Dazu werden Daten wie Wetterbedingungen, Bevölkerungsentwicklung, Verbrauchsmuster und Zustand der Infrastruktur analysiert. Wasserversorger müssen den Wasserbedarf prognostizieren, um die Versorgung langfristig sicherzustellen. Wissenschaftliche Prognosemodelle helfen dabei, den Bedarf für die nächsten 30 Jahre abzuschätzen. So lässt sich die Wassergewinnung und -aufbereitung frühzeitig an veränderte Bedingungen wie den Klimawandel anpassen.
In der Landwirtschaft ermöglichen KI-Systeme ein effizienteres Beregnungsmanagement. Anhand von Wetterdaten, Bodenfeuchtigkeit und Pflanzenwachstum kann der optimale Zeitpunkt und die benötigte Menge für die Bewässerung ermittelt werden. Das spart wertvolle Wasserressourcen. Auch das Wassermanagement in Gebäuden und Industrieanlagen lässt sich durch KI verbessern. Systeme wie Pentairs Total Water Management erfassen und optimieren die Wassernutzung für jeden spezifischen Anwendungsfall, von der Aufbereitung bis zur Abwasserbehandlung. Insgesamt bietet KI großes Potenzial, um den Wasserbedarf genauer vorherzusagen, die Ressourcen effizienter zu nutzen und die Versorgungssicherheit zu erhöhen. Gleichzeitig müssen aber auch mögliche Rebound-Effekte durch erhöhten Verbrauch der KI-Systeme selbst im Blick behalten werden.
Energieverbrauchsprognosen
KI-Systeme können den Energieverbrauch präziser prognostizieren, indem sie historische Daten, Wetterbedingungen, Nutzerverhalten und andere Einflussfaktoren analysieren. Durch maschinelles Lernen lassen sich Verbrauchsmuster erkennen und der zukünftige Bedarf sowohl für einzelne Gebäude als auch für ganze Versorgungsgebiete vorhersagen. Diese Prognosen ermöglichen eine effizientere Planung der Energieerzeugung und -verteilung sowie eine Optimierung von Lastmanagement-Strategien. So können Überkapazitäten vermieden, die Integration erneuerbarer Energien verbessert und insgesamt eine nachhaltigere Energieversorgung erreicht werden.
KI-gestützte Kühltechnologien
KI-Technologien können die Effizienz und Nachhaltigkeit von Kühltechnologien verbessern. Hier sind einige Beispiele:
| Anwendung | Beschreibung |
|---|---|
| Automatische Steuerung | KI kann zur automatischen Steuerung von Heizungen und Klimaanlagen eingesetzt werden, um den Energieverbrauch zu optimieren. |
| Zustandsüberwachung | KI-Algorithmen können den Zustand von Kälte- und Klimatechnik-Systemen überwachen und frühzeitig auf mögliche Probleme hinweisen, was Wartungsarbeiten effizienter macht. |
| Leckageerkennung | Spezielle KI-Systeme können Kältemittelleckagen erkennen, ohne dass Gassensoren oder Kältemittelmangelschalter nötig sind. |
| Flüssigkühlung für KI-Hardware | Neue Kühlsysteme nutzen Wasser für die direkte Flüssigkühlung von leistungsstarker KI-Hardware, um den enormen Kühlbedarf zu decken. |
Insgesamt bietet der Einsatz von KI in Kühltechnologien viele Möglichkeiten zur Steigerung von Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Gleichzeitig muss aber auch der hohe Kühlbedarf der KI-Systeme selbst berücksichtigt und durch innovative Lösungen gedeckt werden.
Matthias Mut
Experte in KI und Automatiserung. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.