Den Zusammenhängen zwischen künstlicher Intelligenz und erhöhtem Energiebedarf wird zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt. Doch während die stromhungrigen Rechenzentren, die zur Unterstützung von KI gebaut werden, potenziell die Stromnetze belasten, die Kundenpreise und Serviceunterbrechungen erhöhen und den Übergang zu sauberer Energie generell verlangsamen könnten, kann der Einsatz künstlicher Intelligenz auch die Energiewende unterstützen.
Beispielsweise reduziert der Einsatz von KI den Energieverbrauch und die damit verbundenen Emissionen in Gebäuden, im Transportwesen und in industriellen Prozessen. Darüber hinaus trägt KI dazu bei, das Design und den Standort neuer Wind- und Solaranlagen sowie Energiespeicheranlagen zu optimieren.
In Stromnetzen trägt der Einsatz von KI-Algorithmen zur Betriebssteuerung dazu bei, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken, den wachsenden Anteil erneuerbarer Energien zu integrieren und sogar vorherzusagen, wann wichtige Geräte gewartet werden müssen, um Ausfälle und mögliche Stromausfälle zu verhindern. KI kann Netzplanern dabei helfen, Investitionen in Erzeugung, Energiespeicherung und andere Infrastrukturen zu planen, die in Zukunft benötigt werden. KI hilft Forschern auch dabei, neuartige Materialien für Kernreaktoren, Batterien und Elektrolyseure zu entdecken oder zu entwerfen.
Forscher am MIT und anderswo untersuchen aktiv Aspekte dieser und anderer Möglichkeiten der KI zur Unterstützung des Übergangs zu sauberer Energie. Auf seiner Forschungskonferenz 2025 hat MITEI kündigte das Information Heart Energy Discussion board aneine gezielte Forschungsmaßnahme für MITEI-Mitgliedsunternehmen, die an der Bewältigung der Herausforderungen des Strombedarfs von Rechenzentren interessiert sind.
Steuerung des Echtzeitbetriebs
Kunden sind in der Regel auf eine kontinuierliche Stromversorgung angewiesen, und Netzbetreiber erhalten dabei Hilfe von KI – und optimieren gleichzeitig die Speicherung und Verteilung von Energie aus erneuerbaren Quellen.
Aber mit der zunehmenden Set up von Photo voltaic- und Windparks – die beide Strom in geringeren Mengen und zeitweise liefern – und der wachsenden Bedrohung durch Wetterereignisse und Cyberangriffe wird es immer schwieriger, die Zuverlässigkeit sicherzustellen. „Genau hier kann KI ins Spiel kommen“, erklärt Anuradha Annaswamy, leitende Wissenschaftlerin am Division of Mechanical Engineering des MIT und Direktorin des Lively-Adaptive Management Laboratory des MIT. „Im Wesentlichen muss man eine vollständige Informationsinfrastruktur einführen, um die physische Infrastruktur zu ergänzen und zu ergänzen.“
Das Stromnetz ist ein komplexes System, das eine sorgfältige Kontrolle auf Zeitskalen von Jahrzehnten bis hinunter zu Mikrosekunden erfordert. Die Herausforderung lässt sich auf die Grundgesetze der Energiephysik zurückführen: Die Stromversorgung muss zu jedem Zeitpunkt der Stromnachfrage entsprechen, andernfalls kann die Erzeugung unterbrochen werden. In den vergangenen Jahrzehnten gingen die Netzbetreiber im Allgemeinen davon aus, dass die Erzeugung fest vorgegeben sei – sie konnten sich darauf verlassen, wie viel Strom jedes große Kraftwerk produzieren würde –, während die Nachfrage im Laufe der Zeit auf ziemlich vorhersehbare Weise schwankte. Dadurch könnten Betreiber bestimmte Kraftwerke so beauftragen, dass sie je nach Bedarf laufen, um den Bedarf am nächsten Tag zu decken. Bei Ausfällen würden speziell dafür vorgesehene Einheiten nach Bedarf in Betrieb genommen, um das Defizit auszugleichen.
Heute und in Zukunft muss dieser Ausgleich von Angebot und Nachfrage weiterhin gewährleistet sein, auch wenn die Zahl kleiner, intermittierender Stromerzeugungsquellen zunimmt und Wetterstörungen und andere Bedrohungen für das Netz zunehmen. KI-Algorithmen ermöglichen die komplexe Verwaltung von Informationen, die erforderlich sind, um innerhalb weniger Stunden vorherzusagen, welche Kraftwerke betrieben werden sollen, und stellen gleichzeitig sicher, dass Frequenz, Spannung und andere Eigenschaften des eingehenden Stroms den Anforderungen für den ordnungsgemäßen Betrieb des Netzes entsprechen.
Darüber hinaus kann KI neue Möglichkeiten eröffnen, das Angebot zu erhöhen oder die Nachfrage zu senken, wenn die Vorräte im Netz knapp werden. Wie Annaswamy betont, kann die Batterie Ihres Elektrofahrzeugs (EV) sowie die Batterie, die durch Sonnenkollektoren oder Windturbinen aufgeladen wird, bei Bedarf als zusätzliche Stromquelle dienen, die in das Netz eingespeist wird. Und angesichts von Preissignalen in Echtzeit können Besitzer von Elektrofahrzeugen entscheiden, den Ladevorgang von einem Zeitpunkt, an dem die Nachfrage ihren Höhepunkt erreicht und die Preise hoch sind, auf einen Zeitpunkt zu verlagern, an dem sowohl die Nachfrage als auch die Preise niedriger sind. Darüber hinaus können neue intelligente Thermostate so eingestellt werden, dass die Innentemperatur in einem vom Kunden festgelegten Bereich sinkt oder steigt, wenn die Netzbelastung ihren Höhepunkt erreicht. Und Rechenzentren selbst können eine Quelle für Nachfrageflexibilität sein: Ausgewählte KI-Berechnungen könnten bei Bedarf verzögert werden, um Nachfragespitzen auszugleichen. Somit kann KI viele Möglichkeiten bieten, Angebot und Nachfrage je nach Bedarf genau abzustimmen.
Darüber hinaus ermöglicht KI eine „vorausschauende Wartung“. Jeder Ausfall ist für das Unternehmen kostspielig und droht mit Engpässen bei den betreuten Kunden. KI-Algorithmen können während des Normalbetriebs wichtige Leistungsdaten erfassen. Wenn die Messwerte vom Normalwert abweichen, kann das System die Bediener warnen, dass möglicherweise etwas schiefläuft, und ihnen die Möglichkeit geben, einzugreifen. Diese Fähigkeit verhindert Geräteausfälle, reduziert den Bedarf an Routineinspektionen, erhöht die Produktivität der Mitarbeiter und verlängert die Lebensdauer wichtiger Geräte.
Annaswamy betont das „Um herauszufinden, wie dieses neue Stromnetz mit diesen KI-Komponenten aufgebaut werden kann, müssen viele verschiedene Experten zusammenkommen.“ Sie stellt fest, dass Elektroingenieure, Informatiker und Energieökonomen „mit aufgeklärten Regulierungsbehörden und politischen Entscheidungsträgern zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass dies nicht nur eine akademische Übung ist, sondern tatsächlich umgesetzt wird. Alle verschiedenen Interessengruppen müssen voneinander lernen. Und Sie brauchen Garantien, dass nichts scheitern wird. Es kann keine Stromausfälle geben.“
Mithilfe von KI können Sie Investitionen in die Infrastruktur der Zukunft planen
Netzbetreiber müssen ständig den Ausbau von Erzeugung, Übertragung, Speicherung usw. planen, und der Bau und Betrieb der gesamten erforderlichen Infrastruktur kann viele Jahre, in manchen Fällen mehr als ein Jahrzehnt, dauern. Daher müssen sie vorhersagen, welche Infrastruktur sie benötigen, um die Zuverlässigkeit in der Zukunft sicherzustellen. „Es ist kompliziert, weil man über ein Jahrzehnt im Voraus vorhersagen muss, was und wo gebaut werden soll“, sagt Deepjyoti Deka, Forschungswissenschaftler am MITEI.
Eine Herausforderung bei der Vorhersage dessen, was benötigt wird, besteht darin, vorherzusagen, wie das zukünftige System funktionieren wird. „Das wird immer schwieriger“, sagt die Deka, weil immer mehr erneuerbare Energien ans Netz gehen und traditionelle Erzeuger verdrängen. In der Vergangenheit konnten sich Betreiber auf „Spinning-Reserven“ verlassen, additionally auf die Erzeugung von Kapazitäten, die derzeit nicht genutzt werden, aber innerhalb von Minuten on-line geschaltet werden könnten, um eventuelle Engpässe im System zu decken. Das Vorhandensein so vieler intermittierender Generatoren – Wind- und Solarenergie – bedeutet, dass das Netz jetzt weniger stabil und träge ist. Erschwerend kommt hinzu, dass diese intermittierenden Generatoren von verschiedenen Anbietern gebaut werden können und Netzplaner möglicherweise keinen Zugriff auf die physikalischen Gleichungen haben, die den Betrieb jedes Geräts in ausreichend feinen Zeitskalen regeln. „Sie wissen additionally wahrscheinlich nicht genau, wie es laufen wird“, sagt Deka.
Und dann ist da noch das Wetter. Um die Zuverlässigkeit eines geplanten zukünftigen Energiesystems zu bestimmen, muss man wissen, welchen Witterungseinflüssen es ausgesetzt sein wird. Das zukünftige Netz muss nicht nur bei alltäglichem Wetter zuverlässig sein, sondern auch bei Ereignissen mit geringer Wahrscheinlichkeit, aber hohem Risiko wie Hurrikanen, Überschwemmungen und Waldbränden, die alle immer häufiger auftreten, betont Deka. KI kann helfen, indem sie solche Ereignisse vorhersagt und sogar Änderungen der Wettermuster aufgrund des Klimawandels verfolgt.
Deka weist auf einen weiteren, weniger offensichtlichen Vorteil der Geschwindigkeit der KI-Analyse hin. Jeder Infrastrukturentwicklungsplan muss überprüft und genehmigt werden, oft von mehreren Regulierungs- und anderen Stellen. Traditionell würde ein Antragsteller einen Plan entwickeln, seine Auswirkungen analysieren und den Plan einer Gruppe von Prüfern vorlegen. Nachdem er alle gewünschten Änderungen vorgenommen und die Analyse wiederholt hatte, reichte der Antragsteller den Prüfern erneut eine überarbeitete Model ein, um zu prüfen, ob die neue Model akzeptabel struggle. KI-Instruments können die erforderliche Analyse beschleunigen, sodass der Prozess schneller voranschreitet. Planer können sogar die Anzahl der Ablehnungen eines Vorschlags reduzieren, indem sie große Sprachmodelle verwenden, um regulatorische Veröffentlichungen zu durchsuchen und zusammenzufassen, was für eine geplante Infrastrukturinstallation wichtig ist.
Nutzung von KI zur Entdeckung und Nutzung fortschrittlicher Materialien, die für die Energiewende benötigt werden
„Der Einsatz von KI für die Materialentwicklung boomt derzeit“, sagt Ju Li, Carl Richard Soderberg-Professor für Energietechnik am MIT. Er stellt zwei Hauptrichtungen fest.
Erstens ermöglicht KI schnellere physikbasierte Simulationen auf atomarer Ebene. Das Ergebnis ist ein besseres Verständnis auf atomarer Ebene darüber, wie Zusammensetzung, Verarbeitung, Struktur und chemische Reaktivität mit der Leistung von Materialien zusammenhängen. Dieses Verständnis liefert Entwurfsregeln, die bei der Entwicklung und Entdeckung neuartiger Materialien für die Energieerzeugung, -speicherung und -umwandlung helfen, die für ein nachhaltiges zukünftiges Energiesystem erforderlich sind.
Und zweitens kann KI dabei helfen, Experimente in Echtzeit zu steuern, während sie im Labor stattfinden. Li erklärt: „KI hilft uns bei der Auswahl des besten Experiments auf der Grundlage unserer vorherigen Experimente und stellt – basierend auf Literaturrecherchen – Hypothesen auf und schlägt neue Experimente vor.“
Er beschreibt, was in seinem eigenen Labor passiert. Humanwissenschaftler interagieren mit einem großen Sprachmodell, das dann Vorschläge macht, welche spezifischen Experimente als nächstes durchgeführt werden sollen. Der menschliche Forscher akzeptiert oder modifiziert den Vorschlag, und ein Roboterarm reagiert, indem er den nächsten Schritt in der experimentellen Sequenz einrichtet und durchführt, das Materials synthetisiert, die Leistung testet und gegebenenfalls Bilder von Proben aufnimmt. Basierend auf einer Mischung aus Literaturwissen, menschlicher Instinct und früheren experimentellen Ergebnissen koordiniert KI somit aktives Lernen, das die Ziele der Reduzierung von Unsicherheit mit der Verbesserung der Leistung in Einklang bringt. Und wie Li betont: „KI hat viel mehr Bücher und Aufsätze gelesen als jeder Mensch und ist daher von Natur aus interdisziplinärer.“
Das Ergebnis, sagt Li, sei sowohl eine bessere Versuchsplanung als auch eine Beschleunigung des „Arbeitsablaufs“. Traditionell erforderte der Prozess der Entwicklung neuer Materialien die Synthese der Vorläufer, die Herstellung des Supplies, das Testen seiner Leistung und die Charakterisierung der Struktur, das Vornehmen von Anpassungen und die Wiederholung derselben Reihe von Schritten. KI-Anleitung beschleunigt diesen Prozess und „hilft uns, kritische, kostengünstige Experimente zu entwerfen, die uns ein Höchstmaß an Informationsfeedback geben können“, sagt Li.
„Diese Fähigkeit wird sicherlich die Materialentdeckung beschleunigen, und das könnte uns bei der Umstellung auf saubere Energie wirklich helfen“, schließt er. „KI hat das Potenzial, den Prozess der Materialentdeckung und -optimierung zu verbessern und ihn möglicherweise von Jahrzehnten wie in der Vergangenheit auf nur wenige Jahre zu verkürzen.“
MITEIs Beiträge
Am MIT arbeiten Forscher an verschiedenen Aspekten der oben beschriebenen Möglichkeiten. In von MITEI unterstützten Projekten nutzen Groups KI, um Störungen der Plasmaströme in Fusionsreaktoren besser zu modellieren und vorherzusagen – eine Notwendigkeit für die praktische Erzeugung von Fusionsenergie. Andere vom MITEI unterstützte Groups verwenden KI-gestützte Instruments, um Vorschriften, Klimadaten und Infrastrukturkarten zu interpretieren, um eine schnellere und anpassungsfähigere Stromnetzplanung zu erreichen. Die KI-gesteuerte Entwicklung fortschrittlicher Materialien wird fortgesetzt, wobei ein MITEI-Projekt KI zur Optimierung von Solarzellen und thermoelektrischen Materialien nutzt.
Andere MITEI-Forscher entwickeln Roboter, die Wartungsaufgaben auf der Grundlage menschlicher Rückmeldungen, einschließlich körperlicher Eingriffe und verbaler Anweisungen, erlernen können. Ziel ist es, Kosten zu senken, die Sicherheit zu verbessern und den Ausbau der Infrastruktur für erneuerbare Energien zu beschleunigen. Und die vom MITEI finanzierte Arbeit geht weiter an Möglichkeiten, den Energiebedarf von Rechenzentren zu reduzieren, von der Entwicklung effizienterer Computerchips und Rechenalgorithmen bis hin zur Überarbeitung der architektonischen Gestaltung der Gebäude, um beispielsweise den Luftstrom zu erhöhen, um den Bedarf an Klimaanlagen zu reduzieren.
Neben der Leitung und Finanzierung vieler Forschungsprojekte fungiert MITEI auch als Organisator und bringt interessierte Parteien zusammen, um gemeinsame Probleme und mögliche Lösungen zu diskutieren. Im Mai 2025 brachte das jährliche MITEI-Frühjahrssymposium mit dem Titel „KI und Energie: Gefahr und Versprechen“ KI- und Energieexperten aus Wissenschaft, Industrie, Regierung und gemeinnützigen Organisationen zusammen, um KI sowohl als Downside als auch als mögliche Lösung für den Übergang zu sauberer Energie zu untersuchen. Zum Abschluss des Symposiums bemerkte William H. Inexperienced, Direktor des MITEI und Hoyt C. Hottel-Professor in der MIT-Abteilung für Chemieingenieurwesen: „Die Herausforderung, den Energiebedarf von Rechenzentren zu decken und die potenziellen Vorteile der KI für die Energiewende zu erschließen, ist jetzt eine Forschungspriorität für MITEI.“