ACHEMA-Gründerpreis Finalist: Phaidra

Wie weit kann man eine bestehende Chemieanlage optimieren? Die einfacheren Maßnahmen sind größtenteils umgesetzt, und eine schrittweise Optimierung wird immer schwieriger. Phaidra hat sich vorgenommen, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Dynamik in die chemische Industrie zurückzubringen.

"Künstliche Intelligenz" ist ein Schlagwort, das in der Prozessindustrie schon seit einiger Zeit die Runde macht. Mit ihren riesigen Datenmengen scheint sie ideal geeignet für Methoden, die umso besser werden, je mehr Informationen vorhanden sind. Dennoch ist es nicht immer einfach, die Lücke zwischen der sehr "physischen" Chemie- und Pharmaindustrie mit ihren Pumpen, Reaktoren und Rohren und der "flüchtigen" Informationsindustrie zu schließen. "Die physische Welt ist heute voll von statischer Infrastruktur. Fabriken, Kraftwerke und andere Industrieanlagen sind in der Zeit eingefroren. Sie funktionieren genauso wie seit Jahrzehnten, weil ihre Steuerungssysteme fest programmiert sind. Und fest programmierte Systeme können sich per Definition nicht ändern - was zu Leistungseinbußen und mangelnder Ausfallsicherheit führt", sagt Jim Gao, CEO von Phaidra.

Jim Gao und seine Mitgründer Katherine Hoffman und Vedavyas Panneershelvam stellen sich dieser Herausforderung: "Phaidra nutzt KI, um statische physische Infrastruktur in intelligente Systeme zu verwandeln. Phaidra schafft KI-gestützte Steuerungssysteme, die automatisch lernen, sich anpassen und mit der Zeit besser werden. So wie sich Ihre Netflix-Empfehlungen mit der Sehdauer und selbstfahrende Autos mit der Fahrpraxis automatisch verbessern, so werden auch die Industrieanlagen der Zukunft mit der Betriebsdauer immer besser werden. Wir wollen die Zukunft der industriellen Automatisierung werden."

Enormes Potenzial des Reinforcement Learning

Das Gründerteam stützt sich auf seine umfangreichen Erfahrungen bei DeepMind, wo Mitgründer Vedavyas Teil des AlphaGo-Teams war, das den Go-Weltmeister Lee-Sedol besiegte, und wo das Team den Energiebedarf für die Kühlung von Googles Rechenzentren um 40 % reduzierte. "Das half uns zu erkennen, welchen enormen Einfluss das Reinforcement Learning auf die Steuerung komplexer industrieller Systeme haben kann."

Gleichzeitig sind sie sich darüber im Klaren, dass der Schlüssel zu jeder erfolgreichen KI-Anwendung in der "realen Welt" fachliche Expertise ist. Anstatt zu versuchen, dieses Fachwissen in ihr Produkt einzubauen, haben sie eine Lösung entwickelt, die das im Unternehmen vorhandene tiefgreifende Wissen einbezieht: "Wir haben Phaidra als ein Werkzeug geschaffen, das den Experten hilft, ihre Anlagen sicher und effizient zu betreiben. Unsere Anwender - die Industrieexperten - definieren, was das KI-Steuerungssystem tun soll - z. B. den Ertrag maximieren, den Energieverbrauch reduzieren - , und legen die Grenzen der Betriebsparameter fest - z. B. Temperaturen, Drücke. Wir kümmern uns um alles andere."

Silicon Valley lässt Industrie links liegen

Während KI-Anwendungen in der Werbung oder bei Streaming-Diensten bereits breit eingesetzt werden, übersehen Innovations-Hubs wie das Silicon Valley die "Old Economy" weitgehend - trotz der fundamentalen Rolle, die die chemische Industrie und andere Branchen für die moderne Wirtschaft spielen. "Wir wollten die Vorteile fortschrittlicher KI-Technologie in den industriellen Sektor bringen", sagt Jim Gao.

Allerdings erleben auch er und seine Kollegen die kulturelle Kluft zwischen dem Konzept autonomer Systeme und der hardwaregebundenen chemischen Industrie. Jim Gao sagt: "Die Sicht der Menschen zu ändern, war schwieriger als erwartet. Die Industrie ist an fest programmierte Steuerungssysteme gewöhnt, die sich nicht ändern oder anpassen können. Die Vorstellung eines autonomen, KI-basierten Steuerungssystems, das automatisch lernt und mit der Zeit immer besser wird, ist den meisten Menschen fremd. Wir müssen das Vertrauen der Menschen gewinnen und ihnen zeigen, warum KI nicht nur zu einer besseren Anlagenleistung (z.B. Ertragsoptimierung) führen kann, sondern auch die Anlagensicherheit und -stabilität erhöht."