Industry Challenges
Bring deinen eigenen KI-Anwendungsfall
Die Industry Challenge ist ein kollaboratives Angebot von hessian.AI, das Unternehmen und KI-Expert:innen zusammenbringt, um für konkrete KI-Anwendungsfälle gemeinsam Lösungsansätze zu entwickeln. Dabei entstehen fundierte Ansätze für reale Anwendungsfälle sowie eine Grundlage für deren Weiterentwicklung und Integration in den Unternehmenskontext.
Was Unternehmen einbringen
- Erste Ideen zum (KI)-Anwendungsfall und Zielsetzungen
- Fachliches Domänenwissen und Verständnis der Problemstellung
- Bereitstellung relevanter Daten und Kontextinformationen
Was hessian.AI anbietet
- Methodische und technische Expertise im Bereich Künstliche Intelligenz
- Analyse der Daten und Konzeption der Challenge
- Planung, Organisation und Durchführung der Challenge
- Zugang zu Talenten sowie zum Forschungsumfeld
- Bewertung der Ergebnisse aus Sicht der KI-Methodik
Das Format wird individuell auf die Anforderungen des Unternehmens abgestimmt und kann beispielsweise als Hackathon, hybride Challenge oder Workshopreihe umgesetzt werden.
Die aktuelle Industry Challenge
Seid ihr bereit, die Energiegewinnung aus Müll intelligenter, datengetriebener und nachhaltiger zu gestalten?
Der Fall
Genau das ist das Ziel unseres Industriepartners Wasteer. Im Jahr 2026 bedeutet effiziente Müllverbrennung weit mehr als nur Abfall zu verbrennen.
Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, freuen sich hessian.AI und der Developer Student Club Darmstadt, einen 24+ Stunden Hackathon mit spannenden Challenges von Wasteer zu präsentieren.
Während des Hackathons arbeiten die Teams mit realen Industriedaten, um die Lagerung, Durchmischung und Aufbereitung von Abfällen für die Verbrennung zu optimieren. Dabei widmen sie sich einem der zentralen Aspekt moderner Energergiegewinn: einem intelligenten Abfallbunkermanagementsystemen, das stabile Betriebsabläufe sicherstellt, den Energieertrag maximiert und regulatorische Anforderungen erfüllt
Was euch erwartet
- 50 ausgewählte Teilnehmende, die in Teams arbeiten
- Eine Hands-on Erfahrung mit echten Industriedaten
- Eine einzigartige Gelegenheit, Kreativität, Data Science und industrielle Expertise zu verbinden
- Eine spannende Challenge mit attraktiven Preisen
Vergangene Industry Challenges
Industry Challenge mit TransnetBW
KI im Dienste der Netzstabilität
Anomalieerkennung im europäischen Stromübertragungsnetz
Dass Strom jederzeit zuverlässig verfügbar ist, bildet das Rückgrat unserer regionalen, nationalen und europäischen Infrastruktur. Um diese Stabilität zu sichern, überwachen Leitwarten der Netzbetreiber das Energiesystem permanent. Die Industry Challenge „AI Serving Grid Stability“ von hessian.AI, TransnetBW, Fraunhofer IEE und dem House of Energy zeigte, wie KI diesen Prozess unterstützen kann: Die Teams entwickelten Modelle, die Anomalien früher erkannten und potenziell teure Gegenmaßnahmen reduzieren konnten.
Ein eindrucksvolles Beispiel dafür, wie KI echten Mehrwert im Energiesektor schaffen kann.
Der Fall
Der Fall
Europäer sind es gewohnt, dass Strom immer fließt und kennen (fast) keine Blackouts. Um diesen scheinbar unversiegbaren Fluss aufrechtzuerhalten, überwacht man unter anderem in der Leitwarte von TransnetBW rund um die Uhr den Zustand des Elektrizitätsnetzes. Das Unternehmen ist einer von vier Übertragungsnetzbetreibern in Deutschland und Industriepartner unserer Challenge 2023. Übertragungsnetzbetreiber sorgen dafür, dass das Stromnetz stabil ist. Dazu muss zu jeder Zeit gleich viel Strom ins Netz eingespeist wie entnommen werden, um eine Frequenz von 50 Hertz aufrechtzuerhalten. Dazu kann TransnetBW Kraftwerksbetreibern per automatischem Steuersignal den Auftrag geben, ihre Anlage hoch- oder runterzufahren. In dieser Challenge geht es um die Sekundärregelleistung (es gibt auch eine Primär- und Tertiärvariante), die nach maximal 5 Minuten aktiviert sein muss.
Bis vor kurzem nutzte jeder europäische Staat Kraftwerke im eigenen Land, um das Systemgleichgewicht zu erhalten. Das hat regelmäßig zu folgenden Situationen geführt: In Deutschland wird beispielsweise ein Kraftwerk hochgefahren und wenige Kilometer weiter hinter der Grenze wird ein anderes Kraftwerk heruntergefahren. Die Kosten, die durch diese ineffiziente Ressourcennutzung entstehen, zahlt am Ende jeder Stromkunde. Seit 2022 betreibt TransnetBW die PICASSO Plattform, die den Einsatz von Sekundärregelleistung in Echtzeit koordiniert und den optimalen Abruf in einem europäischen Binnenmarkt sicherstellt. Dies führt zu gesamtwirtschaftlichen Einsparungen von mehreren hundert Millionen Euro pro Jahr und trägt zur Dekarbonisierung des Regelenergiemarkts bei.
Die Aufgabe
Die Aufgabe
Von seiner Leitwarte aus betreibt TransnetBW die PICASSO-Plattform und damit das weltweit größte System zur Echtzeit-Optimierung von Stromflüssen. Um das Funktionieren der Plattform sicherzustellen, werden Informationen zu Ungleichgewichten, Reserven, Übertragungskapazitäten und viele weitere Zeitreihen kontinuierlich überwacht. Manchmal verhalten sich die überwachten Variablen seltsam, was den Systemführungsingenieuren einen Hinweis darauf gibt, dass sie möglicherweise handeln müssen. Algorithmen, die solche Anomalien schnell und präzise erkennen, könnten den Ingenieuren eine große Hilfe sein. Deshalb stellt TransnetBW in Kooperation mit dem Fraunhofer IEE für die Challenge einen bisher unveröffentlichten Datensatz aus verschiedenen Zeitreihen der PICASSO-Plattform zur Verfügung. Es gilt, einen (KI-) Algorithmus zu entwickeln, der Anomalien im Plattformbetrieb erkennt. Erweist sich das als machbar, könnten KI-basierte Lösungen TransnetBW und anderen Übertragungsnetzbetreibern künftig dabei helfen, Abweichungen vom Normalbetrieb sofort zu registrieren und richtig zu handeln. Ziel der Challenge ist es, in kurzer Zeit unterschiedliche Lösungsmethoden zu erproben und persönliche Kontakte zwischen Industrie und KI-Entwicklern herzustellen.
Das Format
Das Format
Die Teilnahme war als Einzelperson oder im Team möglich. Während des Kickoff Events war die Teamfindung möglich, aber über den gesamten Challenge-Zeitraum war Team-Neunildung und ein Teamwechsel möglich.
Der Datensatz wurde über die Plattform Kaggle bereitgestellt. Für die Bearbeitung der Challenge konntet ihr auf ein uneingeschränktes Set an Methoden und Tools zurückgreifen. Eure Ergebnisse konntet ihr bis zur Deadline jederzeit erneut einreichen.
Für Rückfragen und den Austausch vor, während und nach der Challenge haben wir einen eigenen Discord-Server eingerichtet, um die Teilnehmenden zu begleiten.
Hier geht’s nicht nur darum, mit Daten zu zaubern, sondern auch um den Austausch. Deshalb ist die Challenge als Mix aus Arbeitsphasen und Events geplant (siehe Plan unten).Bei dieser Challenge ging es nicht nur darum, mit Daten zu arbeiten, sondern auch den Austausch zwischen den Teilnehmenden zu fördern. Daher haben wir sowohl gemeinsame Events als auch Arbeitsphasen eingeplant.