Vom Datenstrom zum Wasserstoff

Von Marcus Rübsam, CEO CibusCell

Wie CibusCell mit Operational und Agentic AI die Energiewende intelligent macht.

In der aktuellen Dekade erlebt Artificial Intelligence (AI) ihre zweite große Revolution. Nach dem Boom generativer Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude rückt nun eine neue Kategorie in den Fokus: Operational AI und Agentic AI. Sie versprechen nicht bloß kreative Texte oder Bilder – sondern echte industrielle Wertschöpfung. Ein Beispiel, wie das aussieht, liefert CibusCell, die frisch zur H₂-Plattform des Jahres 2025 gekürt wurde und AI konsequent in den Dienst der Energiewende stellt.

Von der Theorie zur Turbine: Operational AI in der Wasserstoffwirtschaft

Operational AI bedeutet, intelligente Modelle direkt in operative Prozesse einzubetten – dort, wo physische Anlagen, Märkte und Menschen aufeinandertreffen. Bei CibusCell wird aus dieser Idee ein präzises Werkzeug: Das System wandelt Echtzeitdaten und Marktsignale in sichere, auditierbare Sollwerte für Elektrolyseure, Speicher und Logistik um. So wird die Produktion von grünem Wasserstoff dynamisch an Strompreise, Wetterprognosen und Netzanforderungen angepasst.

Das Ergebnis:

• Bis zu 20 % niedrigere Stromkosten, indem die Elektrolyse bevorzugt in Niedrigpreisfenstern läuft.

• Weniger operative Reibung, da Planung, Überwachung und Nachsteuerung automatisiert erfolgen – menschliche Eingriffe sind nur noch die Ausnahme.

• Neue Erlösquellen durch Teilnahme an Flexibilitäts- und Netzstabilisierungsdiensten, wenn Überschüsse aus erneuerbaren Energien anfallen.

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Operational AI sorgt also nicht nur für Effizienz, sondern auch für Stabilität im Gesamtsystem – ein essenzieller Beitrag, wenn Stromnetze künftig stärker schwanken und Lastmanagement zur Daueraufgabe wird.

Agentic AI – der nächste Evolutionsschritt

Während Operational AI in Echtzeit optimiert, geht Agentic AI einen Schritt weiter: Sie handelt autonom innerhalb definierter Grenzen. CibusCells Entscheidungs-Engine kombiniert Reinforcement Learning mit Sicherheitslogiken – das System schlägt Entscheidungen vor, prüft diese gegen harte Regeln und ermöglicht menschliche Freigabe oder Override. So entsteht eine Kooperation zwischen Mensch und Maschine, bei der Vertrauen, Transparenz und Kontrolle zentral bleiben.

Dank AutoML werden ständig verschiedene Modellfamilien gegeneinander getestet; das jeweils leistungsfähigste Modell läuft im Produktionsbetrieb. Dieses Prinzip des „best-of-many“ erlaubt es, ohne manuelles Retuning immer auf dem neuesten Leistungsstand zu bleiben.

Schnell messbarer Nutzen

Die Implementierung erfolgt nahtlos in bestehende Energiemanagementsysteme bis zur Anlagensteuerung. Bereits ab dem ersten Tag arbeitet die AI mit deterministischen Zeitplänen; binnen Wochen folgt die Erweiterung um statistische und lernende Modelle. Der Return on Investment zeigt sich typischerweise nach drei bis vier Monaten, danach sorgen kontinuierliche Einsparungen für anhaltende Wertschöpfung.

AI als Katalysator der Energiewende

Ohne AI wird es keinen klimaneutralen Umbau der Energieinfrastruktur geben. Sie ist der Taktgeber, der Daten, Märkte und physische Prozesse in Einklang bringt. Operational AI und Agentic AI machen Energieanlagen nicht nur effizienter, sondern auch resilienter und marktfähiger.

Die Goldgräberstimmung um AI mag überhitzt wirken – doch in der Industrie entscheidet sich gerade, welche Anwendungen echten Nutzen bringen. CibusCell, als H₂-Plattform des Jahres 2025, zeigt, dass AI weit mehr kann als reden oder schreiben: Sie kann handeln – sicher, nachvollziehbar und wirtschaftlich. Und genau das ist der Stoff, aus dem die grüne Zukunft gebaut wird.