05.04.2018

Wo steht die Artificial Intelligence wirklich?

Was ist Artificial Intelligence und was wird nur so genannt? Und wo auf dem Weg zu den Science-­Fiction­-Vorbildern aus Star Trek und Co stehen wir?
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Stand der Dinge in der Artificial Intelligence
(c) fotolia.com - koya979

Die Faszination für künstliche Intelligenz (AI) bzw. vom Menschen geschaffene Intelligenz ist fast so alt wie die Menschheit selbst. Bereits in der griechischen Mythologie finden sich mechanische, aus Bronze gefertigte Diener, die über eigenständigen Willen verfügen. Die Geburtsstunde des Begriffs Artificial Intelligence war 1956, als sich unter der Führung von Marvin Minsky eine Gruppe von Wissenschaftlern für einen achtwö­chigen Workshop in Dartmouth traf, in dem der Grundstein für die Disziplin gelegt wurde. Doch was ist heute der Stand der Dinge in der Artificial Intelligence?

AI lässt sich grob folgendermaßen unterteilen:

  • Narrow AI: Systeme, die eng abgesteckte, repetitive Aufgaben automatisieren können, z.B. Bilderkennung,
  • Artificial General Intelligence: AI, die in der Lage ist, selbstständig neue Probleme zu erkennen und zu lösen, z. B. Data in Star Trek
  • Conscious AI: Sie verfügt über ein eigenes Bewusstsein und Emotionen, z.B. HAL 9000 in „2001: Odyssee im Weltraum“.

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Stand der Dinge in der Artificial Intelligence

Die gewählten Beispiele zeigen: Alle heutigen als AI betitelten Systeme fallen unter Narrow AI, da sie weder in der Lage sind, das Gelernte zu generalisieren, noch Emotionen fühlen können oder gar über ein eigenes Bewusstsein verfügen. Der Befund zum Stand der Dinge in der Artificial Intelligence ist also – zumindest für Science Fiction Fans – eher ernüchternd.

Von Machine und Deep Learning

Innerhalb der Narrow AI sind es vor allem Machine Learning und im Speziellen Deep Learning, die den aktuellen Hype losgetreten haben. Machine Learning ist eine Technik, die bereits seit den 1950ern existiert. Sie beschreibt Algorithmen, die sich in Abhängigkeit von den Eingangsdaten selbst anpassen können. Auf diese Art können Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datenbeständen erkannt werden, um darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Typische Anwendungsgebiete für Machine Learning sind etwa Spamfilter, Prognosesysteme (z. B. Wetter oder Real Estate) sowie Betrugserkennung.

Deep Learning, das eine Subkategorie von Machine Learning darstellt, basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, weshalb die Begriffe Deep Learning und (Artificial) Neural Networks fast austauschbar verwendet werden. Das Kernelement sind dabei künstliche Neuronen, die eine beliebige Anzahl von Eingängen haben können, aber nur einen Ausgang. Für jeden Eingang gibt es ein sogenanntes Gewicht, das bestimmt, wie wichtig er für den Ausgang ist.

Lernen durch Errors

Das „Deep“ in Deep Learning bezieht sich auf die Anordnung der Neuronen, die oft in mehreren Schichten erfolgt. Am Ausgang des gesamten Netzes erfolgt mittels der sogenannten „Error Function“ eine Überprüfung, wieweit der Vorhersagewert vom tatsächlichen Wert der Trainingsdaten abweicht. Dieser Error wird danach dazu verwendet, die Gewichte der einzelnen Neuronen zu adjustieren – das System lernt somit. Vereinfacht sieht das bei einer Vorhersage über Wohnungspreise folgendermaßen aus: Das neuronale Netz erhält als Eingangsdaten eine Liste an Wohnungen, bei denen neben dem Verkaufspreis und der Lage auch Daten wie z. B. Verkäufer und Maklerbüro zu finden sind. Nach mehreren Durchläufen erkennt das Netz, dass z.B. „Verkäufer“ und „zuständiges Maklerbüro“ nur einen sehr geringen Einfluss auf den Verkaufspreis haben, und setzt dementsprechend die Gewichte für die entsprechenden Eingänge neu.

Viele Anwender, wenige „echte AI-Startups“

Soviel zum technologischen Stand der Dinge in der Artificial Intelligence. Zu beachten gibt es in der Beurteilung von AI-Produkten aber noch einen weiteren Punkt. Denn die meisten Firmen, die Artificial Intelligence nutzen, haben sie nicht selbst kreiert. Was unterscheidet also ein „echtes AI­-Startup“ von reinen Anwendern?

Hier ein paar Anhaltspunkte:

  • Erstellen und Trainieren von eigenen Modellen (Deep Learning, Machine Learning)
  • Eigenständige Implementierung von domänenspezifischen Lösungen, teilweise on top von bestehenden AI­Frameworks wie z. B. Google TensorFlow, PyTorch oder Keras, und
  • über Verwendung und Kombination von Frameworks hinausgehende Anwendungen. Im Fall von Chatbot­Frameworks wie IBM Watson und Facebooks wit.ai wären das z.B. eigene Sprachmodelle für Umgangssprache.

Dieser Artikel erschien in gedruckter Form im aktuellen Brutkasten Magazin #6

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V. li.: Martin Graf und Werner Ressi, Vorstand der Energie Steiermark | Foto: Energie Steiermark

Dieser Artikel erschien zuerst in der neuen Ausgabe des brutkasten-Printmagazins „Neue Welten“. Das Magazin wird exklusiv an die wichtigsten Stakeholder des österreichischen Innovations-Ecosystems zugestellt. Eine Möglichkeit zum Download findet sich am Ende des Artikels.


Die Energiewende hat sich von der politischen Vision zum industriellen Kraftakt gewandelt: Bis 2030 soll Österreich bilanziell zu hundert Prozent erneuerbaren Strom beziehen, Europa peilt die Klimaneutralität 2050 an. Für regionale Energieversorger bedeutet das nicht nur Netzausbau, sondern radikale Innovation auf allen Ebenen. Die Energie Steiermark beschleunigt ihre Transformation daher mit vier klaren „Big Bets“ für 2025: großskalige Batteriespeicher, eine Wärmewende, vollständig digitalisierte Netze und erst Wasserstoff-Demoprojekte. „Die Energie Steiermark investiert bis 2035 rund 5,5 Milliarden Euro in den Ausbau der Netze und erneuerbarer Energien; entscheidend für regionale Wertschöpfung und Versorgungssicherheit“, betont Vorstandsdirektor Werner Ressi.

Die smarte Wärmewende

Während Strom längst im Mittelpunkt der Wende steht, rückt nun die Wärme ins Zentrum. „Die Wärmewende gilt als schlafender Riese, und wir haben bereits mehrere Pilotvorhaben in Betrieb sowie weitere in der Pipeline, um diesen Riesen zu wecken“, erklärt Ressi. Niedertemperatur Fernwärmetrassen und industrielle Abwärmenutzung sollen fossile Spitzenkessel ersetzen. Ab Juni testet das Plug-and-play-Klimasystem TerraBreeze in Grazer Büros sein Potenzial, bis zu 40 Prozent Strom einzusparen; die All-in-one-Plattform Twenty40 beschleunigt parallel die Dekarbonisierung von Gebäudeportfolios. Kreislaufwirtschaft bildet dabei das Leitprinzip: Rohstoffe, Abwärme und Daten bleiben länger im Kreislauf, senken CO2, Kosten und Importabhängigkeiten.

Damit flexible Netze Schritt halten, entsteht ein Speichernetz aus stationären Großbatterien und digitalen Schwarmspeichern. „Wir verfolgen einen Co-Location-Ansatz, bei dem Speicher gemeinsam mit Erzeugungsanlagen errichtet werden, sowohl mit als auch ohne Netzdienlichkeit“, erläutert Vorstandsdirektor Martin Graf. Erste Standorte in Passail und Dobl gehen 2026 in Betrieb; Echtzeit-daten steuern Lade- und Entladezyklen sekunden – genau. Parallel digitalisiert der Konzern seine Netze komplett; Lastprognosen, Redispatch und Wartung werden von Algorithmen orchestriert.

KI als Taktgeber

Künstliche Intelligenz gibt dabei den Takt vor. „KI ist ja der große Changemaker unserer Zeit“, so Graf. Algorithmen spüren Markttrends auf, erstellen virtuelle Kraftwerkszwillinge, optimieren Speicherfahrpläne und prognostizieren Netzengpässe. Agentenmodelle finden Recyclingpotenziale, verkürzen Entwicklungszyklen und bringen neue Services rasch in den Markt. Entscheidungen fallen datenbasiert, die Innovationsgeschwindigkeit steigt beträchtlich.

Offen für frische Ideen bleibt der konzerneigene next-incubator, der ab Kalenderwoche 22 den zweimonatigen Startup-Call „cells4.energy“ gestartet hat: Junge Unternehmen aus dem D-A-CH-Raum können Lösungen einreichen, die mit Echtzeitdaten, Energiegemeinschaften oder Ladepunkten zusätzlichen Kundennutzen bei geringerem CO2-Ausstoß schaffen. Drei bis sechs Finalist*innen ziehen im September in ein Bootcamp ein und testen ihre Ansätze im Reallabor Stegersbach: Quartiersspeicher zwischen 150 und 200 kWh, Niedertemperatur-Fernwärme und sektorgekoppelte Netze bilden dort eine praxisnahe Umgebung. Ein Banner im brutkasten-Ökosystem verlinkt ab Call-Start direkt auf die Landingpage.

Die Finanzierung

Finanziert wird die Agenda über ein robustes Green-Finance-Fundament. Nach dem europaweit zweiten Green-Loan-Deal der Europäischen Investitionsbank 2019 plant die Energie Steiermark, ab 2026 erstmals taxonomiekonforme grüne Bonds zu begeben. Förderprogramme wie die FTI Initiative „100 % Erneuerbare Reallabore“ beschleunigen darüber hinaus die Skalierung, weil sie Forschung, Industrie und Kommunen in flexible Test-Set-ups einbinden. Enge Kooperationen mit Universitäten und Industriekunden verkürzen die „time to market“, da neue Lösungen unter realen Bedingungen erprobt werden.

Bis 2030 will die Energie Steiermark das volle Potenzial in Strom, Wärme und Mobilität heben: Großbatterien verschieben erneuerbare Spitzen in die Nacht, Wärmenetze nutzen Abwärme, KI steuert Assets vorausschauend und Startups liefern agile Speziallösungen – vom bidirektionalen Laden im Projekt Car2Flex bis zu Datenplattformen für Energiegemeinschaften. Gemeinsam entsteht ein regionales, kreislauffähiges Energiesystem, das Versorgungssicherheit erhöht, Emissionen senkt und nachhaltiges Wachstum ermöglicht.

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