Turbit erhält IBB Pro FIT-Förderung für die Entwicklung des Turbit Assistants

Die Turbit Systems GmbH wurde durch das Pro FIT-Programm der Investitionsbank Berlin für die Erforschung und Entwicklung des "Copilot" (Turbit Assistant) gefördert, einem KI-Chat-Assistenten, der speziell für Betreiber von Windenergieanlagen entwickelt wird. Das Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung KI-basierter Algorithmen, die verschiedene textbasierte und numerische Datentypen aus dem Windparkbetrieb analysieren, verarbeiten und interpretieren können.

Überblick über das Forschungsprojekt

Das durch Pro FIT geförderte Projekt mit dem Titel "Copilot - Entwicklung eines Chatassistenten für Betreiber von Windenergieanlagen" behandelt die wachsende Komplexität der zustandsbasierten Wartung in Windparks aufgrund der enormen Datenmengen, die durch Überwachungs- und Wartungsaktivitäten generiert werden.

Derzeit gibt es keine automatisierten Analysen für Dokumente im Windenergiesektor. Das Projekt zielt darauf ab, KI-Modelle und -Systeme zu entwickeln, die Benutzeranfragen durch entsprechende Kommunikationssysteme (Text und Sprache) korrekt wiedergeben können, ähnlich einem Chat-Assistenten, wobei sie speziell auf das Fachwissen der Windenergie-Domäne trainiert werden.

"Wir sind der Investitionsbank Berlin dankbar dafür, dass sie das Potenzial dieser Technologie für die Förderung der Energiewende erkannt hat. Diese Förderung ermöglicht es uns, relevante Forschung zu betreiben, die grundlegend verbessern wird, wie Windparkbetreiber mit ihren Daten interagieren und kritische operative Entscheidungen treffen." - Michael Tegtmeier, CEO von Turbit

Technischer Entwicklungsansatz

Seit dem Projektstart am 1. Juli 2024 hat das Entwicklungsteam von Turbit erhebliche Fortschritte bei der Implementierung zentraler KI-Technologien gemacht. Frühe Versionen des Turbit Assistenten werden bereits in operativen Umgebungen getestet und eingesetzt, was eine wertvolle realitätsnahe Validierung des Forschungsansatzes bietet.

Der Turbit Assistant nutzt mehrere fortschrittliche Technologien im Zusammenspiel:

Natural Language Understanding (NLU) ermöglicht es Betreibern, mit dem System in alltäglicher Sprache zu kommunizieren und Fragen zu ihrem Windparkbetrieb zu stellen, als würden sie einen technischen Experten konsultieren.

Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Large Language Models ermöglicht es dem System, auf umfangreiche Datenbanken mit Windpark-Dokumentationen zuzugreifen und Informationen zu synthetisieren, indem allgemeine KI-Fähigkeiten mit spezifischem Branchenwissen kombiniert werden.

Vektor-Datenbankarchitektur speichert alle Windpark-Informationen als homogene Windturbinenindaten, was eine nahtlose Abfrage verschiedener Datentypen und -quellen ermöglicht.

Multi-Datenverarbeitungskapazitäten verarbeiten numerische Maschinendaten, Textdokumente und Bilddaten und bieten umfassende Analysen anstatt isolierter Erkenntnisse.

Die anfängliche Forschungsphase konzentriert sich auf die Entwicklung von Fähigkeiten für spezifische textbasierte Datentypen, insbesondere Ölzustandsberichte und -analysen. Nach Projektabschluss werden zusätzliche textbasierte Daten einschließlich Wartungsprotokolle und Betriebsberichte durch experimentelle Entwicklung integriert.

Bewältigung von Branchenherausforderungen

Das Projekt zielt auf ein kritisches Problem im modernen Windenergiebetrieb ab: Windturbinen sind extremen Umweltbedingungen ausgesetzt, was zu erheblichen unregelmäßigen Betriebslasten führt. Größere moderne Turbinen (6+ MW) erfahren größere Belastungen und führen zu höheren Komponentenausfallraten und komplexen Degradationsprozessen, die nicht vollständig durch Vollwartungsverträge der Originalausrüstungshersteller (OEM) abgedeckt sind.

Die Turbit Assistant-Technologie zielt darauf ab, die Lücke zwischen Benutzern, Technikern oder Betreibern und den enormen Mengen an Daten, Berichten und Wartungsprotokollen von einzelnen Windturbinen und Windparks zu schließen.

Forschungsmethodik

Der Entwicklungsprozess umfasst umfassende Forschungsaktivitäten:

• Dialogmanagement-Studien zur Gewährleistung effektiver Kommunikation für Betriebsteams, Serviceteams und Versicherungsunternehmen

• User Interface/User Experience-Design für intuitive Bedienungsinteraktion

• Echtzeit-Datentests und -validierung mit tatsächlichen Betriebsdaten

• Kontinuierliche Sammlung von Benutzerfeedback zur Optimierung der Systemleistung

• Sicherheitskritische Abfrageprotokolle für hochriskante operative Szenarien

Branchenauswirkungen und Innovation

Die Forschung zielt darauf ab, neue operative Standards in der Windenergie zu schaffen, indem sie Erkenntnisse auf Expertenebene mit der Qualität eines spezialisierten technischen Betriebsmanagements bereitstellt. Diese Demokratisierung von Wissen macht spezialisiertes Windenergie-Fachwissen unabhängig vom technischen Hintergrund der Benutzer zugänglich und hilft dabei, Interessenkonflikte und Ineffizienzen zwischen OEMs und Betreibern zu lösen.

Da die Windenergiebranche weiterhin auf das Ziel von 100% erneuerbarer Energie hinarbeitet, werden Tools wie der Turbit Assistant zu wesentlicher Infrastruktur. Die Fähigkeit, komplexe Betriebsdaten schnell zu interpretieren, potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie kritisch werden, und Wartungsstrategien basierend auf umfassender Datenanalyse zu optimieren, wird grundlegend für die Erreichung zuverlässiger, kosteneffizienter Windenergiebetriebe sein.

Über die Projektpartner

Turbit Systems GmbH bietet KI-gesteuerte Überwachungslösungen für die Windenergiebranche. Das Unternehmen hat strategische Partnerschaften mit der VSB Gruppe, EnergieKontor AG, AREAM Group SE und SAB WindTeam GmbH aufgebaut.

Über Pro FIT: Das Pro FIT-Programm der Investitionsbank Berlin unterstützt innovative Forschungs- und Entwicklungsprojekte, die Berlins Position als Technologie- und Innovationszentrum stärken.