28.02.2022

Innsbrucker Forscherteam untersucht Einsatz von Wasserstoff-Bussen in Österreich – erster Bus bereits in Wien unterwegs

Der HyBus von Hyundai bringt wasserstoffbetriebene Busse in den österreichischen Nahverkehr. Nach Wien, sollen die Busse auch andere österreichische Städte auf dem Weg zur Klimaneutralität unterstützen.
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HyBus-Konsortorium (v.l.): Nikolaus Fleischhacker, Theresia Vogel, Mari Matsuo, Andreas Solymos, Mark Perz, Peter Wiesinger © Stefan Gruber
HyBus-Konsortorium (v.l.): Nikolaus Fleischhacker, Theresia Vogel, Mari Matsuo, Andreas Solymos, Mark Perz, Peter Wiesinger © Stefan Gruber

Österreich plant bis 2040, spätestens 2050, Klimaneutralität zu erreichen. Zur Verfolgung dieses Ziels müssen auch Alternativen in der Mobilität und in der öffentlichen Infrastruktur geschaffen werden. Nun sind im österreichischen Nahverkehr erstmals Wasserstoff-Busse im Einsatz. Der ELEC CITY Wasserstoff-Bus des südkoreanischen Automobilherstellers Hyundai stellt eine Alternative zu Batterie-Bussen dar und bietet eine Möglichkeit, die vorgeschriebenen Mindestquoten von Null-Emissions-Fahrzeugen in öffentlichen Verkehrsbetrieben zu erreichen. Im Kontext eines Innsbrucker Forschungsprojekts sollen die Busse zukünftig nicht nur in Wien, sondern auch in Graz und im Zillertal eingesetzt und getestet werden. Ziel ist es, im Zuge einer Langzeituntersuchung die Implementierung von Wasserstoffbussen in Österreich durchzusetzen.

Innsbrucker Forschungsteam ermöglicht das Projekt

Das europäische “Clean Vehicle Directive” legt fest, dass öffentliche Verkehrsbetriebe bei Neubestellungen zukünftig eine Mindestzahl an Null-Emissions-Fahrzeugen erreichen muss. In Österreich liegt dieser Wert bis 2025 bei 45 Prozent und bis 2030 bei 65 Prozent (mit Ausnahmen beim Einsatz von Doppeldeckerbussen). Österreichs Verkehrsbetriebe haben also eine wachsende Notwendigkeit, grüne Alternativen in ihren Fuhrpark zu integrieren. Bereits im Dezember wurde der ELEC CITY Wasserstoff-Bus von Hyundai auf Wiens Straßen in Betrieb genommen.

Das österreichweit ausgerichtete Projekt “HyBus-Implementation” soll zudem im kommenden Sommer auf die Straßen von Graz und dem Zillertal ausgeweitet werden. Ermöglicht wird es durch das Innsbrucker Forschungsteam der FEN Research GmbH. Außerdem erhält es Fördermittel in Höhe von 1,8 Millionen Euro vom Klimaschutzministerium. Die Forschungsergebnisse werden wiederum im Innsbrucker Wasserstoffzentrum HyWest zusammengeführt, wo verschiedene Projekte mit Fokus auf dem Aufbau und der Entwicklung einer grünen Wasserstoffwirtschaft in Zentraleuropa aktiv sind.

Das Projektteam wurde am Green Energy Center Europe in Innsbruck zusammengestellt und besteht aus der Hyundai Import GmbH, der Holding Graz Kommunale Dienstleistungen GmbH, der Wiener Linien GmbH & Co KG, der Zillertaler Verkehrsbetriebe AG sowie der FEN Research GmbH und weiteren Partnern aus dem Bereich der Wasserstoff-Infrastrukturwirtschaft. Das Green Energy Center Europe wurde vom Geschäftsführer der Hyundai Import GmbH, Roland Punzengruber, und Ernst und Nikolaus Fleischhacker von FEN Research in Innsbruck gegründet. Diese bezeichnen das Center als privatwirtschaftliche Initiative zum Bau von Brücken in eine grüne Zukunft.

In den kommenden drei Jahren will das Projektkonsortium rund um das Forscherteam herausfinden, welche Bedingungen den Realbetrieb der 700 bar Wasserstoff-Busse von Hyundais erster Serie ermöglichen und wichtiges Know-how für die Verkehrsbetriebe gewinnen.

“Mit den Langzeiterfahrungsdaten erforschen wir die kritischen Punkte für die Beschaffung, die systemisch-, logistischen Voraussetzungen für den regional-autonomen Betrieb und die Anpassung des weltweit ersten Serien-Buskonzeptes aus Korea für den europäischen Markt. Darüber hinaus gehen wir gezielt der in Europa viel diskutierten Frage nach dem „richtigen“ Betriebsdrucklevel – 700 bar vs. 500 bar vs. 350 bar – nach,” erklärt Nikolaus Fleischhacker, HyBus-Projektleiter und Geschäftsführer der FEN Research GmbH am Green Energy Center Europe in Innsbruck.

Das “HyBus-Implementation”-Projekt will also Wasserstoff-Busse in drei verschiedenen Betriebsfällen einsetzen. Im Forschungszeitraum von drei Jahren werden 700 bar Wasserstoff-Busse aus der Serie Hyundai ELEC CITY FC Busse im urbanen Betriebsfall bei den Wiener Linien, im regionalen Betriebsfall bei den Graz Linien und im alpinen Tourismusbetriebsfall bei den Zillertaler Verkehrsbetrieben untersucht. Besonderer Fokus wird hier auf den Punkten fehlende Wasserstoff-Infrastruktur, hohe Anschaffungskosten der FCE-Busse, Anpassung des koreanischen ELEC CITY FC Buskonzeptes auf den europäischen Standard und die Nicht-Verfügbarkeit von grünem Wasserstoff liegen.

Batterie-Busse vs. Wasserstoff-Busse

Mit Blick auf die Klimaziele stellen neben Wasserstoff-Bussen auch Batterie-Busse eine relevante Option für die Verkehrsbetriebe dar. Dabei gilt es die hohe Effizienz von Batterie-Bussen, aber auch die ausbaufähigen Anforderungen an Ladedauer und Reichweite zu beachten. Auch das Laden selbst benötigt hohe (und immer teurer werdende) Strombereitstellungsleistungen und für viele Höhenmeter sind sie eher ungeeignet.

An dieser Stelle können Wasserstoff-Busse punkten. Sie sind dazu in der Lage über weite Strecken auch schwere Lasten zu befördern. Zudem hat der erfolgreiche Einsatz im ersten Winterbetrieb 2021 gezeigt, dass die Busse auch im Winter verlässlich starten und nur kurze Zeiten zur Betankung beanspruchen. Dadurch, dass grüner Wasserstoff lokal-regional produziert und gespeichert werden kann, hätte man hier außerdem die Möglichkeit zu einem krisensicheren und energie-autonomen System.

Allerdings ist bei Wasserstoff-Bussen von Nachteil, dass sie aktuell noch sehr teuer sind, da sie ausschließlich in ersten Klein-Serien verfügbar sind. Die nötige Infrastruktur muss somit erst noch entwickelt werden. Für die Umstellung fehlt also noch das nötige Know-how. An dieser Stelle möchte das Forschungsprojekt ansetzen.

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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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