Nachhaltigkeit und KI: ein unlösbarer Widerspruch?

KI und der enorme Stromhunger der Technologie

KI-Modelle müssen enorme Rechenleistungen ausführen. Experten gehen davon aus, dass der Energieverbrauch für das Training großer Sprachmodelle wie ChatGPT in den kommenden Jahren explodieren könnte. Schon heute zeigt eine Studie von Goldman Sachs, dass eine Anfrage an ChatGPT zehnmal mehr Energie verbraucht als eine Google-Suche.

Ein Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) nennt Rechenzentren, KI und den Kryptowährungssektor als wichtige Treiber für den Anstieg des weltweiten Energieverbrauchs, der sich bis 2026 verdoppeln könnte. Bei einem geschätzten Stromverbrauch von 460 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2022 könnte der Gesamtstromverbrauch von Rechenzentren bis 2026 auf über 1000 TWh ansteigen. Dies entspricht in etwa dem Stromverbrauch Japans in einem Jahr.

KI als Verbraucher und Optimierer

Trotz dieses hohen Verbrauchs wird KI in Zukunft ein Teil der Lösung sein. Ihre Stärke liegt in der Analyse und Auswertung riesiger Datenmengen und der Optimierung komplexer Systeme anhand dieser Auswertungen. Daher wird KI bereits eingesetzt, um Stromnetze effizienter zu gestalten, den Energieverbrauch in Gebäuden zu senken und die Produktion erneuerbarer Energien zu optimieren. Spezielle KI-gestützte Tools für Energiemanagement wie ecoplanet Energiemanager Pro, LADEgreen, etalytics und Greenflash sind bereits jetzt auf dem Markt.

So kann KI Stromnetze effizienter gestalten

1. Lastprognose und Nachfrage-Management

• KI-Modelle können historische Verbrauchsdaten, Wettervorhersagen und andere Faktoren analysieren, um den Energiebedarf präzise vorherzusagen.
• Mithilfe von KI können Netzbetreiber Verbraucherinnen und Verbraucher dazu motivieren, ihren Energieverbrauch zu bestimmten Zeiten anzupassen, um Spitzenlasten zu reduzieren und das Netz zu entlasten.

2. Optimierung der Energieerzeugung

• KI hilft, die unregelmäßige Einspeisung aus erneuerbaren Quellen wie Solar- und Windkraft besser vorherzusagen und zu integrieren.
• KI kann entscheiden, wann welche Kraftwerke hoch- oder heruntergefahren werden, um die Effizienz der Energieerzeugung zu maximieren.

3. Netzüberwachung und -wartung

• KI kann Sensoren und Smart-Meter-Daten analysieren, um potenzielle Fehler oder Störungen frühzeitig zu erkennen.
• Statt regelmäßiger Wartungsintervalle erlaubt KI-Steuerung Wartungsvorgänge genau dann, wenn sie benötigt werden, was Ausfallzeiten und Kosten reduziert.

4. Echtzeit-Netzsteuerung

• Durch optimale Lastverteilung können spezielle KI-Systeme den Energiefluss im Netz in Echtzeit steuern, um Verluste zu minimieren und die Netzstabilität zu gewährleisten.
• Im Falle eines Netzproblems kann KI automatische Reaktionsstrategien implementieren, um die vorliegende Störung so schnell wie möglich zu beheben.

5. Optimierung von Energiespeichern

• KI-Algorithmen können entscheiden, wann Energie gespeichert oder aus Akkus entnommen wird, um die Netzstabilität zu verbessern.
• Durch Echtzeit-Überwachung und -Analyse kann KI verschiedene Speichersysteme (z. B. Akkus und Pumpspeicherkraftwerke) optimal koordinieren.

6. Dezentrale Energieverwaltung

• Durch Smart Grids ermöglicht KI die Kommunikation zwischen verschiedenen Netzteilnehmern (z. B. zwischen Haushalten, Unternehmen und Kraftwerken) und optimiert die Verteilung in lokalen Netzwerken. Ein Beispiel hierfür ist das Projekt ION Power Grid aus Salzburg, Österreich. Es kombiniert moderne Technologien wie dezentrale Steuerung, Echtzeit-Datenanalyse und künstliche Intelligenz, um die Energieflüsse zu optimieren.
• Mithilfe von KI können lokale Produzenten und Verbraucher direkt mit Energie handeln, ohne dass zentrale Netzbetreiber eingreifen müssen.

Praxibeispiel 1: KI-Systeme in der Windkraft

Ein herausragendes Beispiel ist die dänische Firma Vestas, ein führender Hersteller von Windturbinen. Vestas verwendet KI, um Wetter- und Standortdaten zu analysieren und die Positionierung neuer Windparks zu optimieren.

Dadurch wird die Energieausbeute maximiert, während Kosten und Umweltauswirkungen gesenkt werden. In bereits bestehenden Anlagen ermöglicht KI prädiktive Wartung. Bei dieser Technik werden Probleme frühzeitig erkannt, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.

Praxisbeispiel 2: Smarte Städte und Gebäude

In Singapur arbeitet die Regierung mit KI-gestützten Systemen, um den Energieverbrauch in der gesamten Stadt zu senken. Smarte Gebäude, ausgestattet mit KI-gesteuerten Sensoren, passen Beleuchtung, Heizung und Kühlung automatisch an die Anzahl der anwesenden Personen und die Wetterbedingungen an. Das Ergebnis: eine signifikante Reduktion des Energieverbrauchs um bis zu 30 Prozent.

Praxisbeispiel: 3: KI und Stromnetze

In Deutschland nutzt Siemens KI-Technologie, um Stromnetze effizienter zu gestalten. Das System analysiert in Echtzeit Daten aus dem Netzwerk und kann Engpässe oder Überlastungen vorhersagen. So wird verhindert, dass Energie unnötig verloren geht. Gleichzeitig sorgt KI dafür, dass erneuerbare Energien besser ins Netz integriert werden können, indem spezielle Algorithmen Schwankungen in der Energieerzeugung aus Sonne und Wind ausgleichen.

Eine nachhaltige KI könnte bald keine Zukunftsvision mehr sein

Zahlreiche Technologieunternehmen arbeiten zudem daran, den Energieverbrauch ihrer KI-Systeme zu reduzieren. Ansätze wie „Green AI“ zielen darauf ab, KI-Algorithmen so zu gestalten, dass sie weniger Rechenleistung benötigen. Ein Beispiel hierfür ist das Unternehmen DeepMind, dessen speziell angepasstes KI-System den Energieverbrauch von Google-Rechenzentren optimieren soll. Durch die Analyse und Feinabstimmung der Kühlung konnte der Energieverbrauch um 40 Prozent gesenkt werden.

Ein weiterer innovativer Ansatz ist die Nutzung von KI in Kombination mit Edge Computing. Edge Computing bedeutet eine Abkehr vom energieintensiven Cloud Computing. Stattdessen setzt diese Technologie auf eine dezentrale Datenverarbeitung vor Ort. Dies reduziert nicht nur den Energieverbrauch, sondern auch die Verzögerung der Datenübertragung zwischen Sender und Empfänger.

Ein Balanceakt mit fast unendlichem Potenzial

Der hohe Energieverbrauch von KI-Systemen ist eine Herausforderung, der wir uns stellen müssen. Dennoch ist das Potenzial von KI, zur Lösung globaler Energieprobleme beizutragen, extrem hoch. Um diesen Balanceakt zu meistern, benötigen wir eine enge Zusammenarbeit zwischen Forschung, Wirtschaft und Politik. Nur durch nachhaltige Innovationen und verantwortungsvollen Einsatz kann KI langfristig zu einer treibenden Kraft für eine grünere Zukunft werden.