Vom Rechenmodell zum lernenden System – Was hinter KI steckt

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur ein Thema für Zukunftsvisionen oder Tech-Konzerne. Sie findet inzwischen in vielen Bereichen des täglichen Lebens Anwendung – von der Sprachassistenz bis zur Verkehrssteuerung. Doch was bedeutet KI eigentlich?

KI beschreibt Verfahren, mit denen Computer lernen, aus Daten Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen – oft schneller und in größerer Komplexität, als es Menschen oder klassische Rechenverfahren leisten könnten. Dabei lernt das System aus Beispielen (Daten), statt von vornherein alle Regeln einprogrammiert zu bekommen.

Wo klassische Modelle an Grenzen stoßen, fängt KI erst an

Gerade in der Wasser- und Abfallwirtschaft liegt ein enormes Potenzial für KI-Anwendungen. Viele Prozesse – von der Abwasserbehandlung bis zur Steuerung von Regenüberlaufbecken – hängen von einer Vielzahl an Variablen und äußeren Randbedingungen ab: Wetter, Lastspitzen, chemische Zusammensetzung, Betriebsweise oder auch saisonale Effekte. Diese komplexen Zusammenhänge lassen sich mit klassischen, deterministischen Modellen oft nur unzureichend abbilden.

Gleichzeitig ist in diesem Sektor bereits eine riesige Menge an Daten vorhanden: Sei es durch gesetzliche Dokumentationspflichten, kontinuierliche Prozessüberwachung oder den zunehmenden Einsatz von IoT-Sensorik. Diese Daten bilden einen wertvollen Datenschatz – doch oft bleibt er ungenutzt.

Datenschätze heben – mit KI

Künstliche Intelligenz bietet die Möglichkeit, genau diesen Datenschatz zu heben: Durch intelligente Modelle können Muster in historischen und aktuellen Daten erkannt, Zusammenhänge abgeleitet und Vorhersagen getroffen werden. Das eröffnet nicht nur neue Perspektiven für die Prozessoptimierung, sondern auch für Ressourcenschonung und Umweltschutz.

Praxisbeispiele aus unseren Projekten

Im Projekt SVEA nutzen wir KI-Modelle, um das Schlammvolumen in Absetzbecken vorherzusagen und kritische Betriebszustände frühzeitig zu erkennen. So lassen sich Betriebsentscheidungen rechtzeitig treffen und z. B. der Einsatz von Betriebsmitteln wie Ozon gezielt reduzieren – ein direkter Gewinn für Umwelt und Betriebskosten.

Im Projekt HÜProS kommt KI zum Einsatz, um Daten von IoT-Wasserstandssensoren in Gewässern zu überprüfen. Die KI erkennt fehlerhafte oder unplausible Messwerte, z. B. verursacht durch Verunreinigungen, Temperaturschwankungen oder technische Störungen, und trägt damit entscheidend zur Datenqualität und Verlässlichkeit der Messungen bei.