KI und Machine Learning im praktischen Einsatz

Für viele ist KI und Machine Learning nur ein Hype, dessen praktische Bedeutung noch lange auf sich warten lässt. Der Münchner Siemens-Konzern ist allerdings ein Beispiel dafür, was bereits heute mit KI und ML in der Praxis realisierbar ist. [...]

Dank Brennersteuerung per KI konnte Siemens bei seinen Gasturbinen den NOx-Wert um 20 Prozent reduzieren. (c) pixabay
Dank Brennersteuerung per KI konnte Siemens bei seinen Gasturbinen den NOx-Wert um 20 Prozent reduzieren. (c) pixabay

Gasturbinen, die durch niedrige Emissionen und geringen Verschleiß auffallen und sich automatisch auf eine schwankende Zusammensetzung des Gases einstellen, Züge, die zu 99,9 Prozent verfügbar sind und eine Verspätungsquote von 0,04 Prozent erzielen (sprich von 2.300 Zügen ist lediglich einer unpünktlich): Das sind nur zwei Beispiele, die zeigen dass Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bereits heute im Alltag einen Mehrwert liefern - vorausgesetzt, das Unternehmen hat die richtigen Ideen. Und die hatte man bei Siemens, wo man sich schon seit 30 Jahren mit neuronalen Netzen und KI befasst.
WENIGER NOX DANK KI
Der KI-Einsatz bei den Gasturbinen zielt in erster Linie darauf ab, dass der Ausstoß an umweltschädlichen Stickoxiden möglichst gering ist. Laut Siemens kann etwa bei einer Gasturbine bereits zwei Minuten, nachdem die KI die Brennersteuerung übernommen hat, der Stickoxid-Wert um 20 Prozent reduziert werden. Zur Senkung der Emissionen ändert das System die Verteilung des Brennstoffs. Das neuronale Modell beeinflusst, wie der Brennstoff in den Brennern verteilt wird. Aber: Für jede Turbine, jeden Standort, jede Gaszusammensetzung, jede Wettersituation sind das individuelle Einstellungen, die von dem Modell aus den vorhandenen Betriebsdaten erlernt werden. Da...

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