KI News: Kurz und klar.

Eine neue Methode zur Entscheidungsfindung in der Kreislaufwirtschaft wurde vorgestellt. Das Konzept nutzt einen deterministischen Solver, der auf einem erweiternden Disassembly Sequencing Planning‑Graphen basiert. Durch die Einbindung der Demontagehistorie in den Zustand wird die Markov‑Eigenschaft gewährleistet, sodass jede Entscheidung nur vom vorherigen Zustand abhängt und damit optimal und rekursiv ausgewertet werden kann.

Ford hat beschlossen, die Produktion in stillgelegten Werken neu auszurichten, um große Batterien herzustellen. Dieser Schritt folgt auf die schleppende Entwicklung des Elektrofahrzeugmarktes, der die Erwartungen nicht erfüllt hat.

Reinforcement Learning (RL) gilt als leistungsstarkes Werkzeug, um Entscheidungsprozesse in komplexen, unsicheren Systemen zu optimieren – ein zentrales Anliegen der Energiewende. Besonders in abgelegenen Mikrogrids, die Gemeinden ohne Anschluss zum Hauptnetz versorgen, muss die Koordination von Windturbinen, Kraftwerken und Batterien exakt erfolgen, um den Strombedarf zu decken, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Batterien vor übermäßigem Verschleiß zu schützen.

Der steigende Energiebedarf von KI‑Servern belastet Stromnetze weltweit und treibt Betreiber dazu, alternative Kraftquellen wie Wasserstoff, Batterien, Geothermie und Kernenergie stärker zu nutzen. Gartner warnt, dass die bisherige Dominanz fossiler Brennstoffe bei der On‑Site‑Stromversorgung nicht zukunftsfähig ist, da der Energieverbrauch von Rechenzentren durch KI-Anwendungen rapide ansteigt. Die Branche steht vor der Herausforderung, nachhaltige und zuverlässige Energiequellen zu integrieren, um die wachsende Nachfrage zu decken und gleichzeitig die Umweltbelastung zu reduzieren.

Ein neues Forschungsprojekt hat gezeigt, dass Mikrogrids, die Wind, Sonne und Batterien kombinieren, deutlich schneller und kostengünstiger aufgebaut werden können als kleine modulare Kernreaktoren (SMRs).