Gezieltes Ausschalten

Künstliche Intelligenz gegen Stand-by-Stromfresser

Ist diese Nachtschicht die Ausnahme oder die Regel? Eine neue Komponente für Bürogeräte ermittelt dies mittels künstlicher Intelligenz und belässt Geräte entsprechend auf Stand-by oder fährt sie kontrolliert herunter.

(Bild: hslu.ch)

Werden elektrische Geräte nachts nicht ausgeschaltet, verbrauchen sie im 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. Forschende des iHomeLab der Hochschule Luzern haben daher zusammen mit der Schweizer Schurter AG, einem Hersteller elektronischer Komponenten, den nachrüstbaren „Smart Connector“ entwickelt. Dieser soll dem unnötigen Energieverbrauch mittels künstlicher Intelligenz abhelfen und bis zu 30 Prozent an Energie einsparen.

Die kompakte Komponente, die Hersteller einfach in ihre Geräte integrieren oder nachrüsten können, bestimmt mithilfe des Stromverbrauchs, wann Geräte tatsächlich gebraucht werden. „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 sogenannten Betrieb ohne Nutzen befindet und deshalb vollständig abgeschaltet werden kann und sollte.“

Ist das Muster erkannt, fährt die Komponente das entsprechende Gerät nachts kontrolliert herunter. Manuell kann es aber jederzeit wieder eingeschaltet werden - anders, als wenn etwa eine Zeitschaltuhr eingesetzt würde. Darüber hinaus erkennt die künstliche Intelligenz auch, wenn sich das Verhalten der Mitarbeitenden kurzfristig ändert, weil beispielsweise eine Projekt-Deadline ansteht und die Arbeitstage deshalb länger dauern. Entsprechend wird der Zeitpunkt für das Herunterfahren automatisch angepasst, so die Hochschule in einer Mitteilung.

Aufgabe des iHomeLab-Teams war es demnach, 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 eines Büro-Teams, zu erkennen, werden die Daten in eine Cloud gesendet - ohne dass Rückschlüsse auf die einzelnen Mitarbeitenden und deren persönlichen Daten gezogen werden könnten, wie es heißt. Von der Anbindung ans Internet der Dinge sollen auch die Hersteller profitieren, die zur Verbesserung ihrer Produkte mehr über deren typische Nutzung erfahren können - im Falle eines Wasserspenders etwa, wann das Wasser nachgefüllt werden muss oder die nächste Wartung ansteht.