KIRLI – Künstliche Intelligenz in der Energieforschung

In diesem Projekt untersuchen Wissenschaftler*innen des Reiner Lemoine Instituts, wie Methoden des maschinellen Lernens (Machine Learning) und der Künstlichen Intelligenz (KI) die Energiewende unterstützen können. Ziel ist es, herauszufinden, wo KI in der angewandten Energieforschung sinnvoll eingesetzt werden kann.

Das Projektteam analysiert, in welchen Bereichen der Energieforschung KI-Methoden einen Mehrwert bieten. Dafür werden mögliche Anwendungsfelder identifiziert und nach ihrem Nutzen für die Energiewende bewertet. Gleichzeitig betrachten die Forschenden Chancen und Risiken von KI als Werkzeug der Energiewende.

Aufbau von Kompetenzen und Wissen

Neben der Untersuchung konkreter Anwendungen, stärkt das Projekt die methodische Expertise am RLI. Die Arbeit baut auf bestehenden RLI-Projekten auf, in denen erste KI-Ansätze erprobt wurden. In einem Folgeprojekt sollen ausgewählte Anwendungsfelder in konkrete Tools überführt werden.

Beitrag zur Energiewende

Die Projektergebnisse können helfen die Energiewende zu beschleunigen. Die Wissenschaftler:innen erschließen neue datengetriebene Methoden zur Analyse, Planung und Optimierung des Energiesystems. Durch die kritische Bewertung von KI-Methoden und offene Ergebnisse trägt es zu Transparenz, Wissensaustausch und Effizienzsteigerung in der Energieforschung bei.

Projektzeitraum: November 2025 – Januar 2026

• Interviews mit Expert:innen des RLI zu bestehenden und möglichen Anwendungsfeldern von Machine Learning in der Energieforschung
• Umfeldanalyse zu bereits etablierten Methoden und Anwendungen
• Literaturrecherchen und Analyse der Interviewergebnisse