Nicht wie ursprünglich geplant drei, sondern fünf Pilotprojekte aus Wirtschaft und Forschung gehen im Rahmen des Projekts ‚RescHKI – Ressourceneffizient mit HPC und KI‘ demnächst in ihre geförderte Umsetzungsphase. Laut Pressemitteilung der Sicos BW GmbH ist die Ausweitung auf fünf Projekte der „hohen Qualität der eingereichten Anträge“ geschuldet. Das vom Ministerium für Umwelt, Klima und Energiewirtschaft Baden-Württemberg geförderte Vorhaben RescHKI hat zum Ziel, Unternehmen und Institutionen dabei zu unterstützen, High Performance Computing (HPC) und künstliche Intelligenz (KI) gezielt für eine nachhaltige Ressourcennutzung einzusetzen. Die fünf geförderten Pilotprojekte im Überblick.
Alfred Kärcher SE & Co. KG – Reinigungstechnik, Maschinenbau
Kärcher plant, den Eco!Booster, einen Aufsatz für Flachstrahldüsen, mithilfe von HPC und KI weiterzuentwickeln. Ziel ist es, die Düsenleistung strömungsmechanisch zu optimieren und den Wasser- sowie Energieverbrauch weiter zu senken – bei gleichbleibender Reinigungswirkung. Vorgesehen ist eine Kombination aus aufwendigen CFD-Simulationen und KI-gestützter Modellbildung. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen direkt in die Produktentwicklung einfließen.
Imted GmbH – Gebäudetechnik, Smart Building
Mit dem Vorhaben AI Energy Assistant plant Imted den Einsatz einer retrofit-fähigen KI zur automatisierten Analyse von Energie- und Wasserverbräuchen in Gebäuden – mit dem Ziel, Anomalien frühzeitig zu erkennen, Einsparpotenziale zu identifizieren und Maßnahmen zur Verbrauchsoptimierung vorzuschlagen – ohne Umbauten oder neue Zähler. Das Tool soll in Echtzeit auf lokalen Gateways laufen und kontinuierlich dazulernen. Erste Anwendungen sind u.a. in Kliniken und Hochschulen vorgesehen.
Hydrograv GmbH – Umwelttechnik, Wasserwirtschaft
Mit dem Vorhaben P:Elli möchte Hydrograv eine Edge-KI in Kläranlagen integrieren, um das Einlaufsystem ‚hydrograv Adapt‘ intelligenter zu steuern. Ziel ist es, den Betrieb laufend zu analysieren, automatisch zu optimieren und so Wasserqualität, Energieverbrauch und Betriebskosten deutlich zu verbessern – mit einer KI, die lokal auf einem kompakten Rechner direkt im Schaltschrank läuft (ohne aufwendige Nachrüstung).
