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Globale Trends der KI für die Energiewirtschaft

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2 Regionen im Detail –

2 Regionen im Detail – Rahmenbedingungen für KI Die DARPA verfolgt dabei die Vision, KI in Zukunft nicht nur als Werkzeug zu nutzen, sondern eine Symbiose aus Mensch und Maschine herzustellen. Damit arbeitet sie, eigenen Verlautbarungen nach, an der „dritten Welle“ der KI. Als „erste Welle“ wird hier die regelbasierte KI und als „zweite Welle“ die statistisch lernbasierte KI betrachtet. Ein weiteres bestehendes Förderprogramm der DARPA ist die Artificial Intelligence Exploration (AIE), in deren Rahmen hoch risikobehaftete, bei Erfolg jedoch mit hohem Profit verbundene Projekte über einen Zeitraum von 18 Monaten gefördert werden (DARPA, 2018). Andere wichtige Forschungsinstitute sind das Machine Intelligence Research Institute (MIRI), welches im Jahr 2000 als Singularity Institute for Artificial Intelligence gegründet wurde, das an der Stanford Universität beheimatete Stanford AI Lab (SAIL), das Future Of Life Institut an der Universität Cambridge, das AI Now Institute der New York University und das Allen Institute for AI (AI2). Das MIRI fokussiert sich unter anderem auf die möglichen Risiken von superintelligenten Maschinen, die in Zukunft nicht zum Nutzen, sondern zum Schaden der Menschheit eingesetzt werden könnten. Dazu haben die Wissenschaftler sechs Forschungsbereiche definiert, in denen es in Zukunft leichter sein könnte, künstliche Superintelligenz zu entwickeln und zu implementieren (MIRI, 2019). Das bereits seit 1962 existierende SAIL ist ein Zentrum für Forschung und Lehre im Bereich der künstlichen Intelligenz. Es ist unterteilt in die Forschungsschwerpunkte maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Sehen, Robotik, Gesundheit und autonomes Fahren. Das Sommerprogramm Stanford AI4ALL soll Jugendlichen aus benachteiligten Bevölkerungsschichten die Chance geben, sich mit dem Thema KI zu beschäftigen (SAIL, 2019). Das Future of Life Institute ist ein Zusammenschluss aus Wissenschaftlern und Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens wie etwa Elon Musk oder Morgan Freeman, die es sich vor allem zum Ziel gesetzt haben, die Entwicklungen der KI nützlich für die Menschheit zu halten (FLI, 2019). Das AI Now Institute beschäftigt sich mit den sozialen Auswirkungen von KI und fokussiert dabei auf die Bereiche Rechte und persönliche Freiheit, Arbeit und Automatisierung, Diskriminierung und Inklusion, Sicherheit sowie kritische Infrastruktur (AI Now, 2019). Das AI2 beschäftigt sich als Forschungsinstitut mit der Entwicklung von lernenden, lesenden und denkenden KI-Systemen mit dem Ziel einen Beitrag zur gemeinwohlorientierten Entwicklung von KI beizutragen (Schoenick, 2019). Technologischer Status quo Die USA sind eine der am weitesten entwickelten Staaten, bezogen auf die Konnektivität, Rechenleistung und Verfügbarkeit von Clouddiensten, die neben der Datengenerierung essenziellen Parameter für die Entwicklung der KI. Besonders bei der IT-Infrastruktur genießen die USA einen weiten Vorsprung zu anderen Nationen – im GCI stehen sie an der Spitze von insgesamt 79 untersuchten Ländern (HUAWEI, 2018). Dies äußert sich nicht zuletzt im breitflächigen Ausbau des fixen Breitbandnetzes, das sich mit einer durchschnittlichen Download-Geschwindigkeit von 25,86 Mbit/s auf 94 % aller Haushalte erstreckt (Kruger, Gilroy, 2019). Auch bezüglich der Datenspeicherung übertreffen die USA mit ihren insgesamt 2.432 Datenzentren (7,43 pro 100.000 Einwohner) beispielweise das Vereinigte Königreich fast um das Zehnfache (247 Datenzentren – 3,72 pro 100.000 Einwohner) (Data Center Map ApS, 2019). 38

2 Regionen im Detail – Rahmenbedingungen für KI Der Markt für intelligente Sensoren, die für das Sammeln von Daten genutzt werden können, ist in Nordamerika innerhalb von vier Jahren von 140 Milliarden auf etwa 330 Milliarden US-Dollar gewachsen, während der ebenfalls schnell wachsende europäische Markt bislang bei derzeit nur 171 Milliarden US-Dollar liegt und für das Jahr 2022 auf einen Wert von 241 Milliarden US-Dollar prognostiziert wird (Kalal, 2019). Außerdem gelten die etwa 240 Millionen Internetnutzer als wertvolle Datenlieferanten, wobei sich die Vereinigten Staaten bezüglich deren Anzahl lediglich hinter den weitaus bevölkerungsreicheren Ländern China und Indien einreihen müssen – gemessen an der absoluten Bevölkerungszahl liegen sie mit einer Abdeckung von 88,5 % sogar vor diesen Staaten (Jones, 2018). Zum nationalen Bestand hinzu kommt außerdem der potenzielle Fundus der riesigen US-amerikanischen Tech-Konzerne, von denen allein Facebook über seine monatlich mehr als 2 Milliarden Zugriffe mit einem enormen Datenpool aufwarten kann (Groth, 2018a). Zusammengenommen ergibt dies einen immensen Datenschatz zum Training von KI-Algorithmen. Unabdingbar für ein starkes KI-Ökosystem ist auch der Zugang zur erforderlichen Hardware, um den sich bereits ein globaler Wettbewerb mitsamt Handelsembargos entfacht hat. Für das sich in jüngerer Zeit vermehrt durchsetzende Deep-Learning-Verfahren und das Training seiner neuronalen Netze werden riesige Datensätze benötigt, die nur mit leistungsstarken Chips –sogenannte GPUs – zu verarbeiten sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Prozessoren können diese parallel billiardenfache Matrizenberechnungen verarbeiten. Auch wenn die Konkurrenz chinesischer Tech-Unternehmen zunimmt, dominieren mit Nvidia, Google, AMD oder fast.ai derzeit US-amerikanische Chip-Hersteller den globalen Markt (Harhoff u. a., 2018). Darüber hinaus bietet beispielsweise Google via Cloud seine Machine-Learning-Software TensorFlow für KI- Entwickler kostenfrei an, um die hierdurch geschaffenen Netzwerkeffekte für sich zu nutzen und Kunden auch in Zukunft dauerhaft zu binden (Greenman, 2018). Stärkere Chips benötigen konsequenterweise auch bessere Rechner – mit 116 Supercomputern verfügen die USA aktuell über die zweithöchste Rechenleistung weltweit (Dongarra u. a., 2019). Obwohl in den Vereinigten Staaten immense Datenmengen zur Verfügung stehen, haben auch sie Verbesserungsbedarf in puncto Qualität und Verfügbarkeit der Daten des öffentlichen Sektors – hier stehen die USA im Ranking des Open Data Barometer mit 64,00 Punkten auf Rang 3 hinter dem Vereinigten Königreich und Frankreich (Web Foundation, 2018). 2.2.3 Wirtschaft Volkswirtschaftliche Implikationen Im Hinblick auf die Bruttowertschöpfung, die approximativ für das BIP verwendet werden kann, werden die USA aus der Anwendung von KI als Produktionsfaktor laut einer Accenture-Studie unter 12 entwickelten Ländern, die zusammen 50 % der weltweiten Wirtschaftsleistung generieren, den höchsten ökonomischen Nutzen ziehen können. Demnach kann das jährliche Wirtschaftswachstum unter Einbeziehung von KI-Anwendungen bis 2035 um 4,6 % wachsen und liegt damit deutlich über den 2,6 %, die auf Grundlage aktueller Bezugsgrößen ohne KI berechnet wurden (Accenture, 2017). Die zunehmende Automatisierung der Produktionsprozesse wird jedoch gleichzeitig eine starke Transformation einer Vielzahl von industriellen Berufsfeldern hervorrufen. Nach Schätzung der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PWC werden 38 % aller Jobs in den USA von Automatisierungsprozessen betroffen sein. Insbesondere bezieht sich dies auf Berufszweige mit manuellen und repetitiven Aufgaben aus den Bereichen Produktion (53 %), Groß- und Einzelhandel (51 %) sowie in der Baubranche (34 %). Branchenübergreifend wird es bezüglich der Geschlechter hier keine großen Differenzen geben: 37 % der von Frauen ausgeführten Jobs und 39 % der von Männern besetzten Stellungen sind von der wachsenden Automatisierung tangiert. dena-Analyse „Globale Trends der KI und deren Implikationen für die Energiewirtschaft“ 39

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Patent Review 01/18
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BWE Branchenreport - Windindustrie in Deutschland 2017
ENERGIEWENDE UND TOURISMUS
Gemeinsam gewinnen - Windenergie vor Ort
BWE Windbranchentag Schleswig-Holstein
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WINDKRAFT - Eine Bürgerenergie
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LUX Spezial Windenergie
A-Z - Fakten zur Windenergie
Magazin Energieland MV 2/2017
ENERGIElandMV - Saubere Energie - Neue Arbeitsplätze
Schulmaterial: Windkraftanlagen - Vom Wind zum Strom
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Jahrbuch Windenergie 1990 - BWE Marktübersicht
Jahrbuch Windenergie 1990/1991 - BWE Marktübersicht
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Sonderheft Branchentag Erneuerbare Energien
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