22.07.2019

„Wasserstoffnation“: Es braucht mehr als 500 Millionen und kluge Köpfe

In seiner Kolumne erörtert Muamer Becirovic, warum er die "Wasserstoffnation"-Strategie im Wahlprogramm der ÖVP für unrealistisch und unzureichend hält.
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(c) fotolia / metamorworks

Mobilität wird sich radikal ändern müssen. Wir werden die Luft in diesem Maße in Zukunft nicht mehr verpesten können, wie wir das seit knapp einem Jahrhundert tun. Dabei fordert Altbundeskanzler Kurz, Österreich zur „Wasserstoffnation Nummer 1 weltweit“ zu machen. In Anbetracht der Realität bräuchte es hierfür einen Zauberstab. Eine halbwegs realisierbare Strategie gibt es nicht. Geld reinpumpen, Forscher einfliegen und beobachten, was passiert, reicht nicht. Man muss tiefer gehen.

+++ Kurz holte sich in Stanford Input zur Wasserstoff-Strategie +++

Das Problem an sich

Sebastian Kurz will für seine „Wasserstoffnation“-Pläne „die besten Köpfe und innovativsten Unternehmen“ nach Österreich holen, ein Wasserstoffzentrum aus dem Boden stampfen und OMV mit dem Verbund in diese Arbeit miteinbeziehen. Als Kirsche auf der Torte will man 500 Millionen Euro in diesem Gebiet in Entwicklung und Forschung investieren. Es hört sich gut an. Das war es aber auch schon. Das Problem ist nämlich die naturwissenschaftliche Materie an sich. Wasserstoff- und Elektroautos haben unterschiedliche Herausforderungen zu meistern.

Zum einen ist Wasserstoff nicht gleich Wasser ist. So ein Auto ist ein unheimlich kompliziertes und teures Gerät. Wasserstoffautos sind im Vergleich zu Elektroautos viel teurer, weniger effizient (Wirkungsgrade 2-3 mal geringer) und eine Infrastruktur ist so gut wie nicht vorhanden. Die Aufwendung für Speicherung und Erzeugung sowie der Energieverlust sind beim Wasserstoffauto vergleichsweise größer. In all diesen Punkten hat das Elektroauto (noch) die Nase vorne.

Bei den Elektroautos hingegen fokussiert sich letztlich alles auf die Speicherbarkeit, die Energieerzeugung und den Akku. Die Lithium-Batterie ist eine Ressource, die enden wollend ist. Man wird hier zwangsweise Alternativen finden müssen, an denen man allerdings intensiv arbeitet und forscht. Das Speichern und Erzeugen dieser Unmengen an nötiger Energie ist eine Schlüsselfrage. So viel ist sicher: Es wäre heute undenkbar, dass fünf Millionen österreichische PKWs von heute auf morgen elektrisch fahren. Unser Stromnetz bietet diese Kapazität nicht. Es würde bei dieser Belastung kollabieren. Nur eine Zahl, damit man sich den Bedarf vor Augen führt: Wenn alle fünf Millionen Elektro-PKWs gleichzeitig laden wollen würden, dann würde es ca. 1750 GW brauchen. Das aktuelle deutsche (!) Stromnetz liefert momentan durchschnittlich 208 GW.

Wasserstoffnation? It’s innovation, stupid!

Der key to success ist wie fast immer: Innovation. Wasserstoff- und Elektromobilität haben ihre jeweils eigenen Schwächen, die es gegenwärtig verunmöglichen, ein Massenphänomen daraus zu machen. Fokussiert man sich jedoch auf das Ausmerzen jener Schwächen, dann könnte ein Durchbruch gelingen. Dafür braucht es Fokus auf die fundamentalsten, naturwissenschaftlichen Probleme und eine (europaweite) Strategie. Es ist die einzige Option, die wir haben. 500 Millionen und kluge Köpfe sind ein guter Anfang, aber auch nur ein Anfang. Denn die Naturwissenschaft spielt vorerst gegen uns.

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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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