Gebäude von einer künstlichen Intelligenz (KI) klimatisieren zu lassen, kann einige Energie sparen. Das haben nun Ingenieur:innen des Londoner KI-Entwicklers Deepmind bewiesen, die damit die nächste Stufe möglicher Gebäudeeffizienz erreicht haben.
Dabei betont das Labor immer wieder das Maß an Sicherheit. 2018 hatte das Team schon einmal mit Google zusammen ein Modell zur energiesparenden Gebäudekühlung gebaut, das jedoch nicht selbst steuerte, sondern nur Empfehlungen ausgab. Nach mehreren Verbesserungsrunden schaffte es das System, rund 30 Prozent Energie einzusparen.
Kühlung durch KI spart 13 Prozent Energie
In Live-Experimenten konnten die Partner nun beweisen, dass zwischen 9 und 13 Prozent Energie eingespart werden kann, ohne dass der Komfort für die Bewohner:innen sinkt. Deepmind und Google haben dazu mit Trane Technologies, einem Hersteller von Gebäude-Steuerungssystemen, zusammengearbeitet.
Sie erprobten ein System, das Reinforcement Learning (RL) zum Heizen, Kühlen und Klimatisieren (HLK) von Universitätsgebäuden einsetzt. In der Studie (Download) ist zu lesen, dass alleine die Raumkühlung zehn Prozent des weltweiten Gesamtstrombedarfs verschlingt.
Reinforcement Learning: Aus Entscheidungen lernen
Die eingesetzte Methode „Reinforcement Learning“ des maschinellen Lernens hat zum Ziel, dass eine KI selbst eine Strategie entwickelt – in der Regel über ein Belohnungssystem. Die Autor:innen stellten fest, dass es sehr schwer war, einen geeigneten Satz Beschränkungen für die KI zu finden.
Auf der anderen Seite war die Variabilität der externen Faktoren so groß, dass sich nicht erfassen ließ, wie wirksam einzelne Maßnahmen waren. Zudem gab es Probleme mit der Hardware. Schließlich fanden sie ein Trainingspaket und konnten alle Komponenten zur Zusammenarbeit überreden.
Einsparungen erst der Anfang
Die Wissenschaftler:innen stießen bei den Vorbereitungen der Experimente auf viele Probleme. Entsprechend stolz sind sie, dass ihnen Einsparungen gelungen sind.
Aus der Studie kann man herauslesen, dass eine weitere und intensivere Arbeit mit der Steuerungstechnologie der Gebäude, dem KI-Agenten „BCOOLER“, und den zugrunde liegenden Modellen weiteres Potenzial birgt.
