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Mit Künstlicher Intelligenz zu mehr Windenergie: Das ist das Ziel des Verbundprojekts WindGISKI („Entwicklung eines KI-basierten Geoinformationssystems zur Auswahl von Windenergiepotenzialflächen im Spannungsfeld von Arten-, Umwelt- und Klimaschutz“). Acht Unternehmen, Verbände und Forschungseinrichtungen entwickeln gemeinsam ein Geoinformationssystem, das die Erfolgsaussichten von Bauprojekten im Bereich Windenergie vorhersagen soll.

Die Windenergie muss in Deutschland dringend ausgebaut werden und das möglichst schnell. Aktuell gibt es hierzulande circa 30.000 Windenergieanlagen, von denen in den nächsten zehn Jahren etwa die Hälfte vom Netz gehen wird. Viele sollen ersetzt werden, aber leider ist dies nicht immer möglich und wirtschaftlich sinnvoll. Darum muss zusätzliche Fläche für neue Windenergieanlagen identifiziert werden. Doch das ist gar nicht so leicht. Damit das Bauvorhaben gelingt und nicht durch Klagen verzögert oder gestoppt wird, muss eine Vielzahl von Kriterien berücksichtigt werden, wie zum Beispiel Naturschutz, Luftverkehr, Siedlungsstruktur oder Wald- und Wasserschutz. Aber auch die Akzeptanz der Bürgerinnen und Bürger spielt eine wichtige Rolle.

Einsatz von KI und Data Mining

Werden möglichst viele dieser Kriterien berücksichtigt, steigt die Realisierungswahrscheinlichkeit für die Bauprojekte enorm. Deshalb werden Künstliche Intelligenz sowie Methoden des Data Mining eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge abzubilden. Als Grundlage dienen Daten von vergangenen Windenergie-Bauprojekten. Nachdem die Künstliche Intelligenz mit diesen Daten angelernt worden ist, kann sie Prognosen abgeben und für jeden Winkel Deutschlands die Erfolgschancen von Windenergie-Ausbauprojekten berechnen.

Prototyp steht in den Startlöchern

Bis Mitte November soll ein erster Prototyp fertig sein, der für ein bestimmtes Gebiet die Güte der Fläche ausgibt, jedoch noch nicht alle Kriterien berücksichtigt. Im Verlauf des Projekts wird dieser Prototyp weiter ausgebaut. Dazu muss die KI mit zusätzlichen standortspezifischen Daten trainiert werden. Diese Daten werden aktuell noch gesammelt.

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