Die Arbeit zeigt, welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen, damit eine künstliche Intelligenz (KI) in der Lage ist Energie effizient einzusetzen. Es wird gezeigt, wie die KI aufgebaut ist, wie sie als virtueller Assistent von den Bedürfnissen der Menschen lernt und wie die Wirtschaftlichkeit eines KI-Systems bewertet werden kann.
Als Beispiel dient für die Machbarkeits-Studie eine Regelung zur Raumklimatisierung. Mit Hilfe von Sensoren und Aktoren wird ein System in die Lage versetzt seine Umgebung wahrzunehmen. Muss der Mensch eingreifen, so lernt das System von dieser SOLL/Ist-Abweichung dazu.
Im Fazit werden weitere Anwendungsfälle vorgestellt, von denen viele selbst bis heute noch nicht realisiert sind, und Vor- sowie Nachteile für den Einsatz von künstlicher Intelligenz diskutiert.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Stand der Forschung
- Energie
- Energieeffizienz
- Industrie
- Dienstleistungsgewerbe
- Private Haushalte
- Übereinstimmungen
- Bedarfsabhängige Steuerungen zur Steigerung der Energieeffizienz
- Energieeffizienz
- Künstliche Intelligenz
- Der Begriff
- Fuzzy-Logik
- Rationale Agenten
- Such-Algorithmen und Exploration
- Künstliche Intelligenz und Energie-Effizienz
- Energie
- Vorgehensweise
- Künstlich intelligente Steuerung der Raumtemperatur
- Ziele des Agenten
- Sensoren und Aktoren
- Programmablauf
- Implementierung der künstlichen Intelligenz
- Schwächen der Tree-Search-Methode
- Optimierung des Suchalgorithmus
- Bewertung der Aktionen des Agenten
- Wegkosten
- Nutzenfunktion
- Induktive Aktionsgeneratoren
- Nachbarfelder absuchen
- Optimierter Algorithmus
- Kritische Betrachtung
- Reaktionsvermögen
- Datenmenge
- Datenpflege
- Energieverbrauch des KI-Rechners
- Einsparpotential
- Gegenüberstellung der Potentiale einer künstlichen Intelligenz und einer linearen, numerischen Steuerung
- Reaktionsvermögen
- Aussicht
- Verbesserungen für die KI
- Einsparpotentiale in der Bäckerei
- Einsparpotentiale bei Druckluftsystemen
- Produzierendes Gewerbe
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Kombination von Energieeffizienz und künstlicher Intelligenz, um die Energieverschwendung durch die Steuerung und Regulierung von Heizungssystemen zu reduzieren. Ziel ist es, den Energieverbrauch an die individuellen Bedürfnisse anzupassen und somit eine Win-Win-Situation für die KI-Forschung und die Energieeffizienz zu schaffen.
- Künstliche Intelligenz in der Steuerung von Heizungssystemen
- Steigerung der Energieeffizienz durch intelligente Prozess-Steuerung
- Bewertung von Algorithmen und deren Einsetzbarkeit
- Analyse des Einsparpotenzials und der Kosten des KI-Systems
- Potenziale und Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Anwendungsgebieten
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema Energieeffizienz und künstliche Intelligenz ein und erläutert die Bedeutung der Kombination beider Bereiche. Das zweite Kapitel beleuchtet den Stand der Forschung in Bezug auf Energieeffizienz, künstliche Intelligenz und deren Zusammenspiel. Die Vorgehensweise der Diplomarbeit wird im dritten Kapitel dargelegt. Die Kapitel 4 und 5 befassen sich mit der künstlich intelligenten Steuerung der Raumtemperatur, wobei insbesondere die Ziele des Agenten, die Sensoren und Aktoren sowie die Implementierung der künstlichen Intelligenz behandelt werden. In Kapitel 6 wird die kritische Betrachtung der Steuerung beleuchtet, inklusive der Analyse des Reaktionsvermögens, des Energieverbrauchs des KI-Rechners und des Einsparpotenzials. Das siebte Kapitel befasst sich mit der Aussicht auf weitere Verbesserungen und Anwendungsmöglichkeiten der KI in anderen Bereichen. Im Fazit werden die wichtigsten Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst.
Schlüsselwörter
Energieeffizienz, künstliche Intelligenz, Heizungssteuerung, Prozess-Steuerung, rationale Agenten, Suchalgorithmen, Einsparpotenzial, Datenmenge, Datenpflege, Anwendungsgebiete.
Häufig gestellte Fragen
Wie steigert KI die Energieeffizienz bei der Raumklimatisierung?
Eine KI lernt als rationaler Agent aus Sensordaten und Nutzerintervallen, um die Heizung oder Kühlung bedarfsabhängig und präzise zu steuern, anstatt nur starren Zeitplänen zu folgen.
Was ist Fuzzy-Logik in diesem Zusammenhang?
Fuzzy-Logik erlaubt es dem System, mit "unscharfen" Werten (wie "etwas zu warm") umzugehen, was eine menschlichere und flexiblere Steuerung ermöglicht als binäre An/Aus-Logik.
Welche Schwächen hat die Tree-Search-Methode bei KI-Steuerungen?
Einfache Suchbäume können bei vielen Variablen zu rechenintensiv werden; daher müssen optimierte Algorithmen und Nutzenfunktionen eingesetzt werden, um die besten Aktionen effizient zu finden.
Ist der Energieverbrauch des KI-Rechners ein Problem?
Kritisch betrachtet muss der Eigenverbrauch der Hardware gegen das Einsparpotenzial aufgerechnet werden, damit das Gesamtsystem tatsächlich eine positive Energiebilanz aufweist.
Wo kann intelligente Prozess-Steuerung noch eingesetzt werden?
Potenziale bestehen im produzierenden Gewerbe, etwa bei der Optimierung von Druckluftsystemen oder in Bäckereien, wo Prozesswärme intelligent gesteuert werden kann.
- Citation du texte
- Dipl.-Wirt.-Ing. (FH) Richard Brammer (Auteur), 2006, Künstliche Intelligenz als Prozess-Steuerung zur Steigerung der Energie-Effizienz, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/60944
