Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Branchen – vom Design bis zur Entscheidungsfindung. In vielen Bereichen hilft generative KI Teams dabei, schneller voranzukommen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und neue Effizienzpotenziale zu erschließen. Dieser Trend, oft als KI-Revolution bezeichnet, ist für die Zukunft der erneuerbaren Energien von entscheidender Bedeutung.
Es gibt jedoch ein wachsendes Problem:
Allzweck-KI ist nicht für jede Branche geeignet. Und insbesondere ist sie nicht für Wasserstoffenergie geeignet.
Die Komplexität der Wasserstoffenergie und spezialisierte KI
Die Wasserstoffindustrie wächst rasant. Von der Wasserstoffproduktion über Brennstoffzellen und Energiespeichersysteme bis hin zur Integration von Wasserstoff in intelligente Stromnetze entwickelt sich dieser Sektor zu einer Säule der sauberen Energietechnologien und der nachhaltigen Energiewende.
Die Komplexität von Wasserstoffanwendungen – und die damit verbundenen Anforderungen an Sicherheit und Präzision – kann ein generischer Chatbot jedoch nicht vollständig erfassen. Für einen Sektor, der für die Energieinfrastruktur so wichtig ist, ist spezialisierte KI der einzige zuverlässige Weg zu einer effektiven Energienutzung.
Was wir getestet haben: Allgemeine KI vs. Wasserstoff-Anwendungsfälle
Im Laufe des letzten Jahres hat unser Team bei Hyfindr mehrere generative KI-Tools anhand realer Anwendungsfälle für Wasserstoffenergie getestet. Wir haben ihnen praktische, technische Fragen gestellt zu:
- Kompatibilität von Wasserstoffkomponenten
- Druckspezifikationen
- Wasserstoffzertifizierung und -konformität (z. B. CE, ATEX, ISO)
- Projektdesign und Logik der Wasserstoffbeschaffung
Die Ergebnisse waren bestenfalls inkonsistent und schlimmstenfalls irreführend. Hier sind unsere Erkenntnisse – und warum wir glauben, dass die Wasserstoffindustrie einen speziellen KI-Ansatz benötigt, um echte Energieeffizienz zu erreichen.
1. Genauigkeit auf Spezifikationsebene ist für Wasserstoffsysteme unverzichtbar
Wasserstoffsysteme funktionieren nicht mit vagen Zusammenfassungen. Sie funktionieren mit präzisen Toleranzen, Durchflussraten, Druckwerten und Reinheitsgraden.
Die meisten KI-Modelle sind darauf trainiert, zu vereinfachen und zu verallgemeinern. Sie überprüfen keine Spezifikationen, vergleichen keine technischen Daten und markieren keine Lücken. Sie generieren Antworten, die genau klingen – aber nicht den technischen Standards entsprechen, die für reale Projekte im Bereich der erneuerbaren Energien erforderlich sind.
Im Bereich Wasserstoff ist das nicht nur ineffizient, sondern auch riskant. Spezielle Wasserstoff-KI muss auf verifizierten technischen Daten basieren, um ihr wahres Potenzial auszuschöpfen.
2. Die Abstimmung der Komponenten erfordert einen realen Wasserstoffkontext
Wir haben ein bekanntes KI-Tool gebeten, einen Tank und einen Kompressor für ein 700-bar-Wasserstoffspeichersystem zu empfehlen.
Das Ergebnis?
Eine allgemeine Liste von Komponenten – einige davon waren aufgrund ihrer Spezifikationen nicht einmal kompatibel oder für dieselbe Region zertifiziert.
Wasserstofffachleute brauchen keine Vermutungen. Sie brauchen Systeme, die verstehen, was in welchen Kontexten und unter welchen Standards zusammenpasst – insbesondere wenn es um Sicherheit und Energieeffizienz bei der Wasserstofftechnologie geht. Dies ist der Schlüssel für Innovationen im Bereich der sauberen Energie.
3. Die Einhaltung von Vorschriften und Zertifizierungen für Wasserstoff ist nicht optional
Wasserstoffprojekte sind sicherheitskritisch. Und Sicherheit beginnt mit der Zertifizierung.
CE, ATEX, ISO – diese sind nicht optional. Sie sind obligatorisch, variieren je nach Region und beeinflussen oft das Systemdesign, die Beschaffung und die Integration.
Die meisten allgemeinen KI-Tools erkennen diese Standards nicht, geschweige denn, dass sie sie bei der Erstellung von Empfehlungen für Wasserstoffkomponenten anwenden. Das ist eine große Lücke – eine, die sowohl den Zeitplan als auch die Konformität von Projekten im Bereich erneuerbare Energien gefährdet.
4. Wasserstoffprojekte sind niemals einheitlich
Was für ein grünes Wasserstoffsystem in Norwegen funktioniert, kann in Indien fehlschlagen.
Höhenlage, Luftfeuchtigkeit, Reife der Infrastruktur und Klima – all dies beeinflusst, wie Wasserstoffproduktionssysteme gebaut und geliefert werden. Dies wirkt sich auf den erfolgreichen globalen Einsatz aus.
Wir haben gesehen, dass KI-Tools Komponenten vorschlagen, die für europäische Testumgebungen optimiert sind, aber in heißeren Regionen überhitzen würden. Wasserstoff ist global, aber kontextsensitiv. Die Intelligenz für diese Branche muss dies widerspiegeln.
5. Allgemeine KI kennt die Wasserstoff-Lieferkette nicht
Hier ist der offensichtlichste Mangel:
Allgemeine KI versteht die Wasserstoff-Lieferkette nicht. Sie kann keine vorausschauende Wartung oder Beschaffungsoptimierung ermöglichen, weil sie Folgendes nicht weiß:
Welche Wasserstofflieferanten welche Märkte bedienen
Wer zertifizierte Produktlinien anbietet
Was auf Lager oder skalierbar ist
Warum? Weil diese Modelle nicht mit diesen Daten trainiert wurden. Sie wurden im öffentlichen Internet trainiert – nicht mit den Beschaffungsdokumenten, Zertifizierungen oder technischen Datenblättern, die die Beschaffungsentscheidungen in Wasserstoffsystemen bestimmen.
Was ist also die Lösung?
Wasserstoff braucht eine eigene KI, die speziell für den Wasserstoffenergiesektor entwickelt wurde.
Kein einheitlicher Chatbot, sondern ein intelligentes System, das für die tatsächliche Komplexität der Wasserstoffwirtschaft entwickelt wurde. Hier entsteht eine echte Synergie zwischen KI und erneuerbaren Energien.
Eine wasserstoffspezifische KI muss auf folgenden Daten trainiert werden:
- Verifizierte technische Spezifikationen
- Anforderungen an die Wasserstoffzertifizierung
- Beschaffungslogik und Kompatibilitätsdaten
- Echte Lieferanten- und Produktinformationen
- Tausende von wasserstoffbezogenen Dokumenten, Datenblättern und regulatorischen Standards
Genau das haben wir bei Hyfindr entwickelt – ein KI-Tool mit Funktionen, die für die Zukunft der sauberen Energietechnologien ausgelegt sind und auf den Daten basieren, die Wasserstofffachleute verwenden.
Was kommt als Nächstes: Früher Zugang zur ersten Wasserstoff-KI-Lösung
Wir werden in Kürze den frühen Zugang zum ersten KI-Tool ermöglichen, das speziell für Wasserstoff entwickelt wurde.