06.02.2026
ROBOTIK

Ein Rudel Roboter-Hunde: Wien Energie erhöht Sicherheit durch „Energy Dogs“

Wien Energie weitet den Einsatz von Hightech-Robotern aus. Damit soll u.a. die Sicherheit erhöht werden.
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Wien Energie, Robo Hunde, Energy Dogs
© Wien Energie / Michael Horak.

Seit 2023 ist der „Energy Dog“ im Kraftwerk Simmering von Wien Energie tätig. Nun verfügt man über ein ganzes „Robo-Rudel“: Gleich vier neue, KI-unterstütze Assistenzsysteme sollen künftig die Betriebsteams an drei Standorten unterstützen.

Hunde von Boston Dynamics

Ausgerüstet mit moderner Sensorik und Spezialkameras vollführen die vierbeinigen Hightech-Roboter „Spot“ von Boston Dynamics nun autonom Kraftwerksrundgänge durch und melden Anomalien in Echtzeit.

„Wir arbeiten Tag für Tag an der nachhaltigen Energieversorgung von Millionen Wiener:innen. Dabei setzen wir immer mehr auf Innovation und bringen mit nun insgesamt fünf ‚Energy Dogs‘ modernste Robotertechnologie in unsere Kraftwerke und Müllverbrennungsanlagen. Die Hightech-Roboter unterstützen die Mitarbeiter:innen von Wien Energie und tragen so maßgeblich zur Versorgungssicherheit der Wiener:innen bei“, sagt Ulli Sima, Stadträtin für Stadtentwicklung, Mobilität und Wiener Stadtwerke.

Die vier neuen Energy Dogs werden aktuell vom Wien Energie Drohnen- und Robotikteam für ihren Einsatz trainiert und ab 2027 dem Betrieb in den Kraftwerken Simmering und Donaustadt sowie der Müllverbrennungsanlage Flötzersteig übergeben.

Mitarbeitende bei Wien Energie sollen nicht ersetzt werden

Die Roboter-Hunde sind fast einen Meter groß, können bis zu 1,5 Meter pro Sekunde laufen und auch unwegsames Gelände, wie Kraftwerksstiegen oder Gitterböden, erreichen. Zahlreiche Sensoren, darunter eine thermografische Kamera, ein Akustiksensor und ein Multigasmesser würden es ihnen ermöglichen, potenzielle Gefahrenquellen wie Gasaustritte frühzeitig zu erkennen. Als intelligente Assistenzsysteme arbeiten sie zudem autonom, inspizieren die Anlagen und melden mögliche Störfälle direkt und automatisch an das Betriebspersonal.

Mitarbeiter:innen ersetzen sollen die „Energy Dogs“ auch künftig nicht – sie dienen den Expert:innen von Wien Energie als Hightech-Unterstützung, vor allem bei Routinetätigkeiten, wie es heißt. Ein weiterer Vorteil: In gegebenenfalls heiklen Situationen müssten Wien-Energie-Mitarbeiter:innen den Gefahrenbereich nicht mehr persönlich betreten, sondern könnten mithilfe der Tech-Hunde die Störungen präzise und sicher ausmachen.

Wien-Paris

„In Zeiten des Fachkräftemangels ist es umso wichtiger, dass unsere Expertinnen ihre Ressourcen gut nutzen können. Mit den ‚Energy Dogs‘ stellen wir unseren Mitarbeiter:innen intelligente Helfer zur Seite, um sie von Routinetätigkeiten zu entlasten“, sagt Karl Gruber, Geschäftsführer von Wien Energie.

Der erste „Energy Dog“ hat im Kraftwerk Simmering durch seine Inspektionen bereits auf mehrere mögliche Gefahrenquellen aufmerksam gemacht. Seit seinem Einsatz im Regelbetrieb im Jahr 2023 ist er bei seinen rund 4.000 Rundgängen zu je 90 Minuten etwa 1.600 Kilometer gelaufen – und damit umgerechnet weiter als von Wien nach Paris.

Wien Energie-Hunde „stärken Versorgungssicherheit“

„High-Tech-Roboter wie die ‚Energy-Dogs‘ stehen bei Wien Energie für Fortschritt und Verantwortung zugleich. Sie unterstützen den sicheren und effizienten Betrieb unserer Kraftwerke und stärken damit die Versorgungssicherheit für Wien“, sagt Stefan Gara, Energiesprecher der Wiener NEOS. „Gleichzeitig sichern wir mit klarer Datensouveränität die Kontrolle über kritische Infrastrukturen und schaffen Vertrauen in einer digitalen, nachhaltigen Energiezukunft.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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