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Globale Trends der KI für die Energiewirtschaft

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0 Executive Summary Mit einem Anstieg von 72 % im Vergleich zum Vorjahr konnten US-amerikanische KI-Unternehmen 2018 9,3 Milliarden US-Dollar an Umsatz erzielen (CBInsights, 2018). Von den weltweiten Investitionen in KI-Start-ups der letzten acht Jahre in Höhe von 15,2 Milliarden US-Dollar fließt bereits die Hälfte in chinesische KI-Startups, 2016 waren dies erst 11 % (Bughin u. a., 2018). In Israel stieg die Finanzierungssumme in KI-Start-ups 2017 auf 1,9 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 70 % gegenüber dem Vorjahr (Singer, 2018). Im Vergleich dazu liegt das wesentlich bevölkerungsreichere Europa mit lediglich 3,6 Milliarden Euro für KI-Start-ups stark zurück (Daws, 2019). Auf ein defensiveres europäisches Investitionsverhalten deutet auch eine Umfrage unter 250 Führungskräften der Energiewirtschaft in Deutschland hin. Demnach haben bis zum Sommer 2019 lediglich sieben Prozent der befragten Unternehmen in KI investiert, sechs Prozent planen den Einsatz von KI und haben dies auch budgetiert. 16 Prozent haben innerhalb der nächsten fünf Jahre vor, in KI zu investieren und 32 Prozent können sich langfristig ein Investment vorstellen, haben aber noch keine konkreten Pläne. 34 Prozent der befragten Unternehmen, und damit die größte Gruppe, sieht keinen Bedarf für Investitionen in KI. 1 Unterschiedliche Herangehensweisen an die Forschung Auch im Bereich der Forschung und Entwicklung (F&E) deuten die globalen Trends auf eine deutliche Zunahme an Aktivitäten rund um die verschiedenen Disziplinen der künstlichen Intelligenz hin. Dies lässt sich vor allem an der steigenden Anzahl an KI-Publikationen ausmachen, ganz besonders im Bereich des maschinellen Lernens. Gleichzeitig werden jedes Jahr mehr Patente im Bereich KI angemeldet – die meisten in China, gefolgt von den USA und Japan. Wirft man einen Blick auf die Forschungsaktivitäten in den unterschiedlichen Weltregionen, so erkennt man in Europa einen starken Fokus auf Grundlagenforschung mit einer Vielzahl an Initiativen für KI-Forschungseinrichtungen. In den USA wird vor allem im Privatsektor zu KI geforscht, zudem ist die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) in der KI-Forschung aktiv. In China arbeiten Unternehmen, akademische Institutionen und die Regierung im Bereich der Forschung sehr stark zusammen, während man in Israel vermehrt versucht, KI-Experten bereits an den Universitäten auszubilden, um die Zukunft der KI-Forschung abzusichern. Dabei hat auch die technologische Infrastruktur einen großen Einfluss auf die Forschung und Entwicklung im Bereich künstliche Intelligenz. Je stärker die IT-Infrastruktur ist, desto besser sind auch die Voraussetzungen für die Entwicklung einer leistungsstarken KI. Die USA dominieren vor allem bei der Herstellung von Computer-Chips sowie durch eine extrem hohe Rechenleistung mit 116 Supercomputern. 2 Hier liegt nur China mit 220 Supercomputern noch höher, im Vergleich zu Europa mit 96 und Israel mit keinem einzigen. China steht durch seine hohe Anzahl an Internetnutzern und die vergleichsweise „unkomplizierte“ Sammlung von Daten zudem ein enormer Datenpool zum Training der KI-Algorithmen zur Verfügung. In Europa ist die Nutzung von Daten durch die strengeren Regulierungen stärker eingeschränkt. In der Energiewirtschaft treten dynamische und innovative Anwendungen insbesondere bei Start-ups auf, die digitale Lösungen für die Energiewende entwickeln. Oftmals fehlt es ihnen jedoch noch an der Ausstattung mit den nötigen Ressourcen, um ihre Innovationen in die breitere Anwendung zu bringen. 1 dena-Analyse „Künstliche Intelligenz für die integrierte Energiewende“ (2019): Der vollständige Bericht ist abrufbar unter: https://www.dena.de/newsroom/publikationsdetailansicht/pub/dena-analyse-kuenstliche-intelligenz-fuer-die-integrierte-energiewende/ (auch in Englisch verfügbar). 2 Supercomputer sind die leistungsstärksten Computer ihrer Zeit, welche halbjährlich in der Top-500-Liste aufgeführt werden. 8

0 Executive Summary Über Kooperationen mit Großunternehmen und Forschungseinrichtungen entstehen mögliche Räume für die Entwicklung einer gemeinsamen KI-Vision im Energiesektor, anhand derer sich vielfältige Lösungen zur digitalen Transformation des Energiesystems noch effektiver fördern ließen. Gezielte Ausbildungsprogramme, die Expertisen aus den Bereichen IT und Energie kombinieren, stellen darüber hinaus eine wichtige Basis für die Zukunft dar. Es zeigt sich, dass vor allem auch die unterschiedlichen politischen und ökonomischen Systeme einen Einfluss auf die Entwicklungsgeschwindigkeit im Bereich der KI besitzen. Mit Blick auf China ist festzustellen, dass das Aufnehmen und Auswerten von Daten u. a. auch für die Umsetzung des dortigen Regierungsprogramms genutzt wird. Ein Beispiel dafür ist das chinesische Sozialpunktesystem, bei dem Bürger mittels der über sie gesammelten Daten Punkte zugeteilt werden und sie je nach Punktestand Privilegien erhalten oder mit erheblichen Nachteilen rechnen müssen. In Europa wird dieses Vorgehen sehr kritisch beurteilt, da es mit einer erheblichen Missachtung von Privatsphäre und Persönlichkeitsrechten einhergeht. Der Schutz von Privatsphäre und Nutzerdaten spielt in Europa eine besonders wichtige Rolle, worin es sich stark von den USA und vor allem von China unterscheidet. Diese Haltung geht jedoch auch unweigerlich mit der teilweisen Einschränkung von Experimentierräumen im Umgang mit Daten einher. In den letzten Jahren haben sowohl die Europäische Kommission als auch vereinzelte europäische Staaten eine KI-Strategie vorgelegt. Ein Fokus liegt hier eindeutig auf Fragestellungen zum ethischen Umgang mit digitalen Informationen und den sich verändernden Bedingungen in der Arbeitswelt. Jüngste Entwicklungen unter der neuen EU-Kommissionspräsidentin Ursula von der Leyen verweisen auf das Bestreben der EU, zukünftig die Rolle einer „globalen digitalen Schlüsselfigur“ einzunehmen, mit besonderem Augenmerk auf die Vervielfachung von KI-Unternehmen und KI-Fachpersonal (Hoppe, 2020). Hinsichtlich der Datenverfügbarkeit versucht Europa mit der kürzlich initiierten Breton-Datenstrategie aufzuholen. Demnach soll Entwicklern der Zugang zu personengeschützten und hochwertigen Daten erleichtert und Datenräume zum verbesserten Wissenstransfer unter den Akteuren geschaffen werden. Die exponentiell steigende Datenverfügbarkeit in den verschiedenen Industrien sowie Bestrebungen nach einer europäischen Daten-Cloud lassen auf eine höhere KI-Dynamik in Europa hoffen (ebd.). Im Fall der Datenräume richtet sich der Fokus allerdings weiterhin auf den Verkehrs-, Finanz- und Gesundheitssektor und sollte auf den nicht minderbedeutenden Energiesektor ausgeweitet werden. Beispielhaft ist hier die Umweltdatencloud in der KI-Strategie der Bundesregierung zu nennen. Demgegenüber setzt die US-amerikanische Regierung bei der KI-Forschung großes Vertrauen in die Universitäten und in das US-Militär. Unter der Trump-Regierung ist bis dato jedoch noch keine klare Strategie für KI zu erkennen. In Israel fordert die Israel Innovation Authority (IIA) die Regierung auf, eine KI-Strategie auszuarbeiten. Neue Regulierungen, wie die Senkung der Körperschaftssteuer für High-Tech-Unternehmen, sollen weitere Anreize für die Entwicklung von KI schaffen. Potenziale und Herausforderungen von KI im Energie-Kontext gewinnen international an Aufmerksamkeit Durch das erhöhte globale Verständnis für die Klimaproblematik steigt auch das Interesse daran, digitale Technologien in einem zukünftig deutlich komplexeren und zunehmend dezentral organisierten Energiesystem einzusetzen. Einige Nationen haben entsprechend das Lösungspotenzial eines automatischen Informationsaustausches und einer automatischen Informationsverarbeitung für die Energiewende bereits klar in ihren KI- und Digitalstrategien positioniert. Gleichzeitig darf auch der bislang hohe Energieverbrauch der KI-Technologien nicht vernachlässigt werden, die Entwicklung energieeffizienter KI wird daher in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. dena-Analyse „Globale Trends der KI und deren Implikationen für die Energiewirtschaft“ 9

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