Wie der Einsatz anderer Energiequellen kann auch der Einsatz von grünem Wasserstoff (Technologien) mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI), digitalen Technologien, dem Internet der Dinge (IoT) und maschinellem Lernen (ML) effektiv verbessert werden. Wie Sylvie Ouziel und Luiz Avelar in einem Artikel des Weltwirtschaftsforums (WEF) aus dem Jahr 2021 schreiben, ist „die digitale Technologie einer der entscheidenden Hebel, um den Übergang zu grünem Wasserstoff zu beschleunigen”, und die künstliche Intelligenz der Dinge (aIoT) ist ein Eckpfeiler für alle Arten von Optimierung. In diesem Artikel wird untersucht, was KI, IoT und ML im Hinblick auf das Wachstum der grünen Wasserstoffindustrie leisten können. Er wird einen kurzen Hintergrund über Wasserstoff in der EU liefern und zeigen, wie einige Unternehmen Datenintelligenz nutzen, um Innovationen zu fördern.
Warum die EU KI-Innovationen in der Grünen Wasserstoffindustrie Braucht
Wie das Argument von Ouziel und Avelar nahelegt, ist es die Kombination von KI und IoT, die benötigt wird, um den Übergang zu grünem Wasserstoff zu beschleunigen. Dieser Artikel wird die letztgenannte Tatsache nicht leugnen, sondern nach und nach einige Fakten beisteuern, angefangen bei den potenziellen Auswirkungen, die KI-Technologien auf die grüne Wasserstoffindustrie haben können. Wie Energy Tracker Asia erklärt, basiert blauer Wasserstoff auf Erdgas, während grüner Wasserstoff eine erneuerbare Energielösung darstellt, die durch die Elektrolyse von Wasser hergestellt wird. Neben grünem und blauem Wasserstoff gibt es, wie das WEF weiter ausführt, auch grauen und türkisfarbenen Wasserstoff, wobei Methan/Kohle die Quelle für den ersten ist (d. h. durch Steam-Methane-Reforming/ Vergasung hergestellt) und Methan die Quelle für den zweiten (d. h. durch Pyrolyse hergestellt).
Während die EU mit ihrer Wasserstoffstrategie proaktive Schritte zur Förderung von grünem Wasserstoff in den kommenden Jahren und Jahrzehnten unternommen hat, hat sie auch das Argument von Energieanalysten hervorgehoben, dass eine zu schnelle Bevorratung mit grünem Wasserstoff die Kosten für Elektrolyseure in die Höhe treiben könnte. In den nächsten zehn bis zwanzig Jahren, so argumentiert das WEF, müssen die Kosten für grünen Wasserstoff „mindestens um das Dreifache” gesenkt werden. Wie im Februar 2022 angekündigt wurde, könnten das letztgenannte Ziel und das Ziel, die Produktion von grünem Wasserstoff zu steigern, in gewisser Weise mit einer stärkeren interregionalen Zusammenarbeit zwischen Afrika und der EU verbunden sein. Da Europa seinen Wasserstoffmarkt ausbauen will, blickt es auf Afrika, das „den räumlichen Platz und [genug] Sonne [hat], um ‘grünen’ Wasserstoff aus erneuerbaren Energien in ausreichenden Mengen zu produzieren”.
Begriffe wie künstliche Intelligenz, Internet der Dinge, Deep Learning und ML sind in der EU-Wasserstoffstrategie noch nicht niedergeschrieben. Das Potenzial von KI für die Beschleunigung der Ziele und die Auswirkungen des Europäischen Green Deals insgesamt wurden jedoch in der Studie ‘The role of Artificial Intelligence in the European Green Deal’ im Auftrag des Sonderausschusses für Künstliche Intelligenz im digitalen Zeitalter (AIDA) im Europäischen Parlament (EP) eingehend analysiert. Wie die Studie zeigt, spielen KI und andere digitale Technologien eine wichtige Rolle bei: 1) der Überwachung und Vorhersage von Trends in Bezug auf Umweltauswirkungen, 2) der Anregung von Verbrauchern und Unternehmen zu nachhaltigerem Verhalten, 3) der Gewährleistung eines reibungslosen und sicheren Betriebsablaufs, 4) der Optimierung des Energieverbrauchs, 5) der wirksamen Integration erneuerbarer Energien in Stromnetze, 6) der Bereitstellung von Lösungen für das Aufladen (z. B. von Elektrofahrzeugen) und die Energiespeicherung, 7) einer wirksameren Verkehrsplanung, 8) dem Schutz der biologischen Vielfalt und der Minimierung der Folgen des Klimawandels usw.
Auf der anderen Seite wurde gezeigt, dass KI-Technologien u.a: 1) teilweise negative Auswirkungen auf die Umwelt haben (d.h. erhöhter Bedarf an materiellen Ressourcen und Energie), 2) unerwünschte systemische Effekte aufgrund von Fehlern oder Eigenschaften von KI-Systemen hervorrufen können, die ungewollt umweltfeindliche Verhaltensweisen bei den Verbrauchern verfestigen würden, die z.B. verlernen könnten, ihren Energieverbrauch selbst bewusst zu steuern, 3) negative Auswirkungen auf die Gesundheit und die Grundrechte haben können, wenn die Politik diese nicht wirksam berücksichtigt, 4) finanziell bezuschusste Forschung benötigen, um weiter optimiert zu werden, wenn letzteres immer noch eine Herausforderung darstellt…Ein weiterer Nachteil, der erwähnt wurde, ist, dass andere EU-Strategien (z.B. die europäische Datenstrategie) bereits die Ziele des Europäischen Green Deals berücksichtigen. Dies ist jedoch vermeintlich kein wirklicher Nachteil, da ein effektiverer Austausch von KI-, ML-, DL- und AIoT-basierter Forschung mit Verbrauchern, politischen Entscheidungsträgern und dem Privatsektor einen großen Einfluss auf Veränderungen bei der Anwendung verschiedener Technologien im Bereich der erneuerbaren Energien haben kann.
Data Intelligence und Prognosen: Eine Grüne Wasserstoffwirtschaft ‘Heranziehen’
Grüner Wasserstoff hat zahlreiche Vorteile, aber wie in einem Forbes-Artikel erwähnt, kann der Einsatz von Datenintelligenz einen entscheidenden Unterschied machen. KI- und IoT-Technologien sollten beispielsweise eingesetzt werden, um die Kosten des Übergangs zu grünem Wasserstoff und die damit verbundenen Kostenfaktoren zu prognostizieren. Wenn die Kosten für Solar- und Windenergie sinken, werden auch die Kosten für grünen Wasserstoff sinken, betont Schoklitsch. Neben der Preisprognose und den Vorteilen, wie der Verringerung des Risikos für Private-Equity-Investoren und unabhängige Energieerzeuger (IPPs), spielen KI- und IoT-Technologien eine Rolle bei der Visualisierung von Nachfragemustern und Diskrepanzen zwischen Produktion und Verteilung. Gerade weil grüner Wasserstoff eine sich noch entwickelnde Industrie ist, ist es sinnvoll, dass KI- und IoT-basierte Technologien für ihre Fähigkeit, zu wirtschaftlichen Vorhersagen beizutragen, genügend geschätzt werden.
Eine weitere Technologie, die als nützlich für die wachsende grüne Wasserstoffindustrie angesehen wird, ist Blockchain. Wie die Algorithmic Hydrogen Alliance (AHA) argumentiert, kann ein Blockchain-basiertes System zur Nachverfolgung der Versorgung nach der Elektrolyse von grünem Wasserstoff, wenn dieser für den Vertrieb bereit ist, Einblicke in die Verteilungsmuster zwischen der Strom- und Wasserstofferzeugung und die Wege zwischen dem Stromnetz, der industriellen Produktion und den Verkehrssystemen (d. h. den Wasserstofffahrzeugen) ermöglichen. Sowohl der letztgenannte Anwendungsbereich der KI als auch die Nutzung von IoT und KI für Entscheidungen über die Produktion, die Speicherung, die Lieferung und den Verkauf von grünem Wasserstoff zeigen, dass digitale Technologien und KI eine Rolle bei der Schaffung der Grundlage für eine künftige grüne wasserstoffbasierte Wirtschaft spielen.
Obwohl sowohl Wasserstoff als auch Wind– und Solarenergie Erfindungen sind, die mindestens einige Jahrhunderte zurückliegen, sind die Preise für Wasserstoff-Elektrolyseure bis heute recht teuer geblieben. Letzteres könnte erklären, warum Solarpaneele, Wasserstoff-Brennstoffzellen und Elektrolyseure – auch wenn sie im 19. Jahrhundert erfunden wurden – in unterschiedlichem Umfang bis heute genutzt wurden. Wie kürzlich auf Smart Energy International bekannt gegeben wurde, macht das britische Wasserstoffspeicher-Unternehmen H2GO Power bedeutende Schritte in die Richtung der Innovation in der grünen Wasserstoffindustrie. Ihr stationärer Plug-and-Play-Speicher perfektioniert beispielsweise die Kosten- und Speichereffizienz, indem er Strom nach Bedarf zu verschiedenen Jahreszeiten und unter entsprechenden Bedingungen freisetzt. Darüber hinaus ermöglicht das KI-Managementsystem von H2GO Power cloudbasierte Entscheidungen in Echtzeit, einen flexiblen Modellierungsansatz und weitere Funktionen auf der Grundlage von ML. Derzeit arbeitet der Wasserstoffspeicher-Provider zusammen mit dem European Marine Energy Centre (EMEC) und dem Imperial College London an dem Pilotprojekt HyAI, um die Funktionalität seiner Produkte und ihre Auswirkungen auf das britische Stromnetz zu testen.
Ein weiteres Start-up mit Sitz im Vereinigten Königreich, das sich Empati nennt, arbeitet ebenfalls daran, KI und ML in das Wachstum der grünen Wasserstoffindustrie einzubinden. Wie es auf seinem LinkedIn-Account heißt, zielt das Unternehmen darauf ab, „langfristige KI-Verträge abzuschließen, die proprietäre Datensätze generieren und vom ersten Tag an umsatzsteigernd sind”. Zu den ‘angewandten Klimatechnologien’ des Unternehmens gehören unter anderem die Verfolgung der Kohlenstoffintensität in Echtzeit, der dezentrale Betrieb von Elektrolyseuren, das Management natürlicher Ressourcen, grüne Energie 24/7, Nonintrusive Load Monitoring (NILM) und Digital Twins für Wetter, Transport und Stromnetze. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI und ML dem Unternehmen bei der Beschaffung, der Optimierung der Energieerzeugung und der Anlagenverwaltung, auch durch das Feedback der Kunden, sowie bei der Entwicklung neuer KI-gestützter Geschäftsmodelle helfen. Die Arbeit von Empati unterstreicht die Rolle, die Unternehmen an der Schnittstelle von KI, ML und grünem Wasserstoff spielen – nämlich die, politische Entscheidungsträger dazu zu inspirieren, politische Maßnahmen im Einklang mit ihren Erkenntnissen zu entwickeln. Ohne KI und ML könnten die wirtschaftlichen (d. h. auch auf andere Branchen und erneuerbare Energiequellen bezogenen) und ökologischen Auswirkungen von grünem Wasserstoff möglicherweise nicht so genau abgeschätzt werden.
Centurion Plus
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