05.04.2024
ENERGY

PowerBot: Wiener Startup ermöglicht automatisierten Handel an der Strombörse

Das Wiener Startup PowerBot automatisiert den physischen Stromhandel an Strombörsen. Damit leistet es auch einen wichtigen Beitrag zur Energiewende. CEO Helmut Spindler hat uns mehr über die Technologie erzählt.
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CEO Helmut Spindler, COO Maximilian Kiessler und Jakob Ahrer CTO (v.l.) (c) PowerBot
CEO Helmut Spindler, COO Maximilian Kiessler und Jakob Ahrer CTO (v.l.) (c) PowerBot

Mit den steigenden Energiepreisen aufgrund des russischen Angriffs auf die Ukraine geriet auch der Stromhandel vermehrt in den Fokus. Ein Experte im europäischem Stromhandel ist Helmut Spindler. Der CEO von PowerBot war jahrelang als Berater für Energiemarktfragen tätig. Als Spinoff eines Projekts aus dem Jahr 2017 entstand dann PowerBot, ein Wiener Startup, das europaweit dem Stromhandel verändert.

PowerBot statt 24/7-Schicht

Das SaaS-Unternehmen wurde 2020 gegründet und ist darauf spezialisiert, Handelsabläufe an den europäischen Strombörsen zu automatisieren und zu verbessern. Der physische Strommarkt in Europa ist aufgrund der vielen volatilen Erzeugungsanlagen und der beschränkten Übertragungskapazitäten zwischen Ländern komplex. Mittlerweile kommt viel Strom aus erneuerbaren Quellen wie Wind und Photovoltaik, diese sind aufgrund von Wetterschwankungen aber keine konstanten Stromlieferanten. Da das Stromnetz ständig auf 50 Hertz laufen muss, um europaweite Blackouts zu vermeiden, müssen die Schwankungen der Erneuerbaren in Echtzeit ausgeglichen werden. Dafür werden flexible Kraftwerke benötigt, wie beispielsweise Pumpspeicherkraftwerke oder Großbatterien. Diese können bei Bedarf, also wenn Wind und Sonne nicht genug Angebot liefern, in das Netz einspeisen oder aber überschüssigen Strom abnehmen.

Um diese laufende Frequenzhaltung zu ermöglichen, müssen Angebot und Nachfrage im Stromnetz laufend ausgeglichen werden. „Bei Energieversorgern gibt es dann Händler:innen, die 24/7 für den An- und Verkauf von Strom im Viertelstundenraster zuständig sind. Da sitzen dann Menschen vor einer Vielzahl von Bildschirmen, wie an der Wall Street, nur das dieser Markt nie schließt. Mit PowerBot automatisieren wir diese Vorgänge im Strommarkt“, sagt der CEO und Co-Founder Helmut Spindler zum brutkasten. „Dies führt dazu, dass sich die zuständigen Personen im Schichtdienst um andere Themen kümmern können, wie etwa die Verbesserung der Prognosen mit Hilfe von Data Science Tools oder die Implementierung eigener Handelsalgorithmen.”

Automatisierter Stromhandel als Beitrag zur Energiewende

PowerBot fokussiert sich rein auf den physischen Handel mit Strom, der Handel mit finanziellen Derivaten ist kein Geschäftsbereich des Unternehmens. Spindler stellt dabei klar, dass die Automatisierung des Handels einen notwendigen Schritt hin zur Energiewende darstellt. „Den Handel selbst kann man sich so vorstellen wie beim Aktienhandel mit offenem Orderbuch mit Bids und Asks. Nur mit 200 Instrumenten, die man alle gleichzeitig im Auge behalten und handeln soll. Das ist für die Händler:innen eigentlich kaum mehr zu schaffen und Automatisierungsunterstützung daher fast Pflicht“, sagt Spindler. Im physischen Handel führt an Automatisierung kein Weg vorbei, um den Ausbau von erneuerbaren Energien zu meistern.

Darüber hinaus bietet PowerBot eine Reihe datenbezogener Lösungen für Data Science an, denn Machine Learning ist auch im Stromhandel ein großes Thema. Darüber hinaus hilft das Startup Kund:innen bei der handelsbezogenen Umsetzung von komplexen energiewirtschaftlichen Projekten. wie zum Beispiel der kontinuierlichen Optimierung von Großbatterien oder Speicherkraftwerken. Außerdem bietet das Unternehmen Unterstützung bei der Implementierung von eigenen Handelsalgorithmen.

Vom Inhouse-Projekt zum Big Player

Spindler war schon lange vor der Gründung von PowerBot in der Branche tätig. Als Energiemarktexperte hat er jahrelang Wissen an Versorger oder energieintensive Industrie weitergegeben. Im Rahmen eines Projekts entstand die erste Basisversion von PowerBot im Jahr 2017. “Am Anfang ist das nebenbei gelaufen, hat aber über das eigene Branchennetzwerk erste Kund:innen gefunden. Irgendwann ist uns klar geworden, dass der europäische Energiemarkt genau so eine Lösung braucht und dass wir das größer denken sollten. Dann haben wir das Projekt ausgegliedert und haben PowerBot gegründet“, so Spindler.

Zu Beginn habe es laut dem CEO von PowerBot etwas gedauert, am Markt Fuß zu fassen. Die Branche wird von einigen großen Playern dominiert, die viel mehr Ressourcen zur Verfügung haben. Der Markteinstieg erfolgte daher Anfangs in einer Nische. Inzwischen ist PowerBot nach eigenen Angaben die Nummer zwei auf dem europäischen Markt. Das Unternehmen zählt nach eigenen Angaben rund 60 Großkund:innen quer durch Europa. Dabei ist es bisher ohne großes Investments ausgekommen und organisch gewachsen.

“Power Bot ist kein Unicorn-Case”

Unendlich wird das Wachstum aber nicht gehen. „Wir befinden uns zwar momentan in einer Scaleup-Phase, aber der Markt gibt uns ein gewisses Limit. In ganz Europa gibt es vielleicht 1500 Unternehmen, die groß genug für den Handel an einer Strombörse sind. Die Nische ist auf jeden Fall da, auch mit hohen Umsätzen. Bei uns gibt es aber sicherlich keinen Unicorn-Case“, sagt Spindler gegenüber brutkasten.

Potenzial gibt es aber noch genug. Allerdings außerhalb von Österreich. Insbesondere Südeuropa und die skandinavischen Länder werden von PowerBot als nächste Wachstumsmärkte definiert.

Für neue Kund:innen spricht auch eine weitere Entwicklung. “Wir sehen momentan eine Art Demokratisierung des Strommarktes. Es geht ein bisschen weg von den absoluten Big Playern und es entstehen neue Geschäftsmodelle. Deswegen denke ich, dass langfristig unsere potenziellen Kund:innen auf mehrere Tausend ausweiten werden”, sagt Spindler.

Videoarchiv: Helmut Spindler zu Gast im brutkasten Talk

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Logo von OpenAI
Foto: Adobe Stock

Wenn OpenAI neue Dinge ankündigt, hört die KI-Szene hin. Klar, nicht jede Ankündigung des US-Unternehmens in den vergangenen zwei Jahren hatte dieselbe Tragweite wie jene vom 30. November 2022, als OpenAI den Start eines Chatbots namens ChatGPT verlautbaren ließ. Aber potenziell könnte jede Mitteilung des Unternehmens rund um CEO Sam Altman bahnbrechend sein. Kein Wunder also, dass es für Aufsehen sorgte, als OpenAI Anfang Dezember verlautbarte, zwölf Tage hintereinander neue Dinge vorzustellen.

Schon in der Ankündigung hatte Altman darauf hingewiesen, dass es neben größeren auch kleinere Neuigkeiten sein würden, die OpenAI liefern würde. So kam es dann auch: Zugang zu ChatGPT über WhatsApp oder die Integration in Apple Intelligence waren eher in die zweite Kategorie einzuordnen. Daneben veröffentlichte OpenAI aber auch das neue Modell o1 für ChatGPT – oder Sora, ein Tool zur Videoerstellung.

Den größten Widerhall in der KI-Szene fand allerdings die Ankündigung am letzten der zwölf Tage. Am vergangenen Freitagabend stellte OpenAI sein neues Modell o3 vor. Wichtig dabei: Das Modell ist noch nicht öffentlich zugänglich. OpenAI stellte zunächst einmal nur vor, wie das Modell in unterschiedlichen KI-Benchmarks abschnitt. Aber diese Ergebnisse hatten es in sich.

o3 zeigt starke Performance bei AGI-Benchmark

Vielbeachtet wurde dabei vor allem die Benchmark namens ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), bei der zwei Varianten des o3-Modells deutlich bessere Ergebnisse erzielten als die bisher führenden o1-Modelle. Das Ziel von ARC-AGI ist es zu messen, wie sich eine KI im Umgang mit ihr unbekannten Aufgaben schlägt.

Wie die O3-Modelle verglichen mit anderen OpenAI-Modellen abschneiden // Grafik: ARC Prize

Es gibt unterschiedliche Definitionen von AGI. Die meisten davon verstehen AGI aber als ein System, das sämtliche intellektuellen Aufgaben mindestens so gut oder besser als ein Mensch erledigen kann.

Die ARC-AGI-Benchmark wurde von François Chollet konzipiert. Er definiert AGI als ein System, das “in der Lage ist, effizient neue Fähigkeiten zu erwerben und neuartige Probleme zu lösen, für die es trainiert wurde.”

Eine AGI ist also nicht für eine bestimmte Aufgabe trainiert, sondern kann jegliche Aufgaben übernehmen. Es ist weitgehender Konsens in der KI-Szene, dass solche Systeme noch nicht existieren. OpenAI wurde aber beispielsweise explizit mit dem Ziel gegründet, AGI zu erreichen.

Chollet gehört zu den bekanntesten Namen der internationalen KI-Szene. Er hat die bekannte KI-Library Keras entwickelt und seit einigen Jahren für Google tätig. Dem von ChatGPT ausgelösten Hype rund um generative KI steht Chollet seit Anfang an eher kritisch gegenüber, wie beispielsweise auch dieser brutkasten-Bericht wenige Wochen nach Erscheinen von ChatGPT thematisierte.

o3: “Wir befinden uns auf neuem Terrain”

Umso interessanter ist es, was Chollet nun zu den Ergebnissen des o3-Modells bzw. seiner Varianten zu sagen hat. In einem Blogeintrag attestiert er OpenAI, mit dem Modell einen “bedeutenden Sprung nach vorne” erreicht zu haben.

Die Performance des Modells stelle “einen echten Durchbruch” in der Anpassungsfähigkeit und Verallgemeinerung” von KI-Modellen dar”, wenn es darum gehe, wie sich KI-Modelle an neue Aufgaben anpassen könnten. o3 stelle nicht bloß einen “schrittweisen Fortschritt” dar. Vielmehr befinde man sich auf “neuem Terrain”, das “ernsthafte wissenschaftliche Aufmerksamkeit” erfordere.

Aber es ist schon Artificial General Intelligence (AGI)? Hier schränkt Chollet ein: “o3 scheitert immer noch an einigen sehr einfachen Aufgaben, was auf grundlegende Unterschiede zur menschlichen Intelligenz hinweist”. Dennoch befeuerten die Ergebnisse die Diskussion rund um AGI – und manche Stimmen sahen, anderes als Chollet, mit o3 AGI sogar bereits erreicht.

Selbst wenn dem so wäre, wäre es zum jetzigen Zeitpunkt schwer nachzuprüfen: Denn das Modell ist noch nicht veröffentlicht. Forscher:innen im Bereich der KI-Sicherheit können sich für Zugang vormerken lassen. Wann und zu welchen Konditionen das Modell für Endnutzer:innen zugänglich sein wird, ist aktuell noch unklar. Klar ist allerdings schon jetzt, dass die beeindruckenden Ergebnisse bei der ARC-AGI-Benchmark enorme Rechenressourcen erforderten – und dementsprechend teuer waren.

Reasoning-Modelle

Das o3-Modell ist eine verbesserte Version des o1-Modells, welches OpenAI am 4. Dezember veröffentliche und das zuvor bereits in Preview- und Mini-Varianten für ChatGPT-User:innen zugänglich gewesen war. Dieses Modell unterscheidet sich zu dem im Mai 2024 veröffentlichten GPT4o-Modell insofern, als es auf einen “Reasoning”-Ansatz setzt.

OpenAI bezeichnet GPT4o weiterhin als das “vielseitige, hochintelligente Flagship-Modell”, das für die “meisten Aufgaben” die richtige Wahl sei. Die o1-Modelle wiederum referenziert das Unternehmen als “Reasoning-Modelle, die sich bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben auszeichnen”.

Enduser:innen von ChatGPT merken dies in der Nutzung vor allem insofern, als sich die o1-Modelle länger Zeit nehmen, Ergebnisse zu produzieren. Diese Modelle “verbringen mehr Zeit mit Nachdenken, bevor sie reagieren”, wie es OpenAI formuliert. In einigen (aber nicht notwendigerweise in allen) Bereichen liefern sie dann deutlich bessere Ergebnisse als die bisherigen Modelle.


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No Hype KI
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