Künstliche Intelligenz versus Stand-by
Häufig bleiben Bürogeräte über Nacht eingeschaltet und verbrauchen dabei viel Strom. Das muss nicht sein. Die Hochschule Luzern und ein Industriepartner haben eine Komponente entwickelt, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz weiss, wann sie Geräte kontrolliert herunterfahren kann.
Werden elektrische Geräte nachts nicht ausgeschaltet, verbrauchen sie auf Stand-by oft mehr Energie als tagsüber beim Gebrauch. Das gilt insbesondere für Bürogeräte wie Drucker oder Kaffeemaschine, für deren Ausschalten gerade in grossen Büros oft niemand zuständig ist. Gemeinsam mit einem Team des iHomeLab der Hochschule Luzern (HSLU) hat Schurter AG deshalb eine Komponente für Büro- und weitere Geräte entwickelt, die diesem unnötigen Energieverbrauch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz abhelfen soll – bis zu 30 Prozent kann mit ihrer Hilfe eingespart werden.
Künstliche Intelligenz erkennt Betrieb ohne Nutzen
Diese kompakte Komponente, die Hersteller einfach in ihre Geräte integrieren oder nachrüsten können, bestimmt mit Hilfe des Stromverbrauchs, wann Geräte tatsächlich gebraucht werden, wie es in der Medienmitteilung der HSLU heisst. «Das System sammelt über eine gewisse Zeit Daten und erkennt Muster», erklärt Andrew Paice, Leiter des iHomeLab. «So lernt es, während welchen Zeiten ein Gerät sich im so genannten Betrieb ohne Nutzen befindet und deshalb vollständig abgeschaltet werden kann und sollte.» Sei das Muster erkannt, fahre die Komponente das entsprechende Gerät nachts kontrolliert herunter. Manuell könne es aber jederzeit wieder eingeschaltet werden – anders, als wenn etwa eine Zeitschaltuhr eingesetzt würde. Darüber hinaus erkenne die künstliche Intelligenz auch rasch, wenn sich das Verhalten der Mitarbeitenden kurzfristig ändere, weil beispielsweise eine Projekt-Deadline anstehe und die Arbeitstage deshalb für eine Weile länger würden. Entsprechend werde der Zeitpunkt für das Herunterfahren automatisch angepasst. Auch auf das plötzliche Ausbleiben von Mitarbeitenden wegen Corona hätte die Komponente reagieren können.
Aufgabe des iHomeLab-Teams war es, Algorithmen zu entwickeln, mit deren Hilfe der «Betrieb ohne Nutzen» erforscht und entdeckt werden kann. «Zudem mussten wir sicherstellen, dass die Algorithmen mit den richtigen Daten arbeiten. Beim Wasserspender zum Beispiel ist der Stromverbrauch allein kein Indiz, da das Kühlen Strom braucht, auch wenn niemand Wasser entnimmt; der Algorithmus darf aber nur auf den Stromverbrauch durch die Wasserentnahme reagieren», erklärt Paice.
Rechenleistung dank Cloud
Um die Muster im Verhalten, zum Beispiel einer Büro-Crew, zu erkennen, müssen die Daten in eine Cloud gesendet werden – ohne dass Rückschlüsse auf die einzelnen Mitarbeitenden und deren persönlichen Daten gezogen werden können. Laut HSLU befinden sich die Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Cloud, um die nötigen Rechenleistungen zur Erkennung der Muster zu erbringen. Das ermögliche es, die Geräte ans Internet of Things (IoT) anzuschliessen. Die IoT-Anbindung nütze vor allem Herstellern, die zur Verbesserung ihrer Produkte mehr über deren typische Nutzung erfahren möchten. Im Falle eines Wasserspenders: Wann muss Wasser nachgefüllt werden? Ist ein Wartungsservice anstehend? Steht der Wasserspender am richtigen Ort – da wo ihn am meisten Mitarbeiter benützen können? Dank diesen Algorithmen und der platzsparenden Bauform könne der Smart Connector in praktisch jedem Gerät zum Einsatz kommen, so die HSLU.
Quelle: Hochschule Luzern
