Alibaba-Aktie: Ist das der große KI-Gamechanger?

Rund um den Globus müssen in den nächsten Jahren noch wesentlich mehr Solar- und Windkraftanlagen gebaut werden, um die Klimaziele zu erfüllen. Nach Angaben der Internationalen Energieagentur (IEA) müssen die Kapazitäten bereits bis Ende der 20er Jahre verdreifacht werden.

Abhilfe will nun der chinesische Techkonzern Alibaba schaffen – und zwar mit KI-Lösungen: Wie die Chinesen kürzlich mitteilten, arbeitet ein Team der konzerneigenen DAMO Academy an verschiedenen Projekten, um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vorteilhaft für die erneuerbaren Energien einzusetzen.

KI für erneuerbare Energien: Alibaba und DAMO Academy unterstützen Netzbetreiber

So sollen KI-Lösungen dabei helfen, Prognosen zu erstellen, damit Netzbetreiber Solar- und Windenergie mit maximaler Effizienz einspeisen können. Konkret handelt es sich dabei um ein auf KI basierendes Prognosesystem, das bereits in mehreren Provinzen Chinas genutzt wird. Dadurch soll es ermöglicht werden, fundierte Entscheidungen über die Stromverteilung und den Echtzeit-Stromausgleich zu treffen, was im Endeffekt der Netzstabilität zugutekomme.

„Das System umfasst mehrere hochmoderne Technologien, insbesondere drei wichtige KI-Modelle: das Leistungsvorhersagemodell, das Wettervorhersagemodell und das Vorhersageinterpretationsmodell“, betonte DAMO-Mitarbeiter Liu Le gegenüber der Alibaba-Nachrichtenagentur Alizila.

KI erlaubt Blick in die Zukunft: Das steckt dahinter

So verwende das Leistungsvorhersagemodell Algorithmen und Deep-Learning-Lösungen, um gigantische Datensätze historischer Energieerzeugung und Wetterbedingungen zu analysieren. Dadurch könne das System abschätzen, wie viel Energie zu welchem Zeitpunkt mit Wind- oder Solarkraft erzeugt werden könne, so Liu Le.

Das Wettervorhersagemodell kombiniere die globalen historischen Daten des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts mit den Echtzeitdaten chinesischer Wettervorhersagebüros. Mithilfe von KI-Techniken ließen sich daraus wesentlich genauere Prognosen zum Wetter anstellen als mit konventionellen Methoden, erklärte der Experte weiter.

Abgerundet wird das Ganze vom Vorhersageinterpretationsmodell. Dieses sorge für Transparenz und ermögliche es Benutzern, die Analyse-Ergebnisse des KI-Systems zu ihrem Vorteil einzuordnen. „Diese Transparenz ist entscheidend, um das Vertrauen von Netzbetreibern und Energieexperten aufzubauen und es ihnen zu ermöglichen, die Genauigkeit unserer Vorhersagen zu validieren und fundierte Entscheidungen zu treffen“, so DAMO-Mitarbeiter Liu Le.