KI in der Praxis: Von Kraftwerken zur Molekülentdeckung

Nimit Patel, ein Principal Data Scientist II mit über einem Jahrzehnt Erfahrung, steht an vorderster Front von KI-Initiativen, die diverse Sektoren umfassen, von Kraftwerken und Industrieabläufen bis hin zur Spitzentechnologie der generativen KI für die Molekülentdeckung. Während seiner gesamten Karriere hat Patel konsequent die Fähigkeit der KI demonstriert, greifbare Ergebnisse zu liefern, indem er durch die Umsetzung fortschrittlicher Technologien in praktische Lösungen, die CO₂-Emissionen reduzieren, Forschungs- und Entwicklungszeiten beschleunigen und sogar Unternehmensstrategien neu gestalten, einen Einfluss von über 400 Millionen US-Dollar generiert hat. Seine Einblicke bieten einen offenen Blick auf das transformative Potenzial der KI und behandeln sowohl die menschlichen Herausforderungen bei der Skalierung von KI in etablierten Industrien als auch die ethischen Überlegungen, die mit schneller Innovation einhergehen.

Eines von Patels transformativsten Projekten umfasste den Einsatz von KI-Modellen in einer großen Flotte von fossilen Kraftwerken zur Steigerung der thermischen Effizienz. Ursprünglich erwartete das Team, dass die Modellentwicklung das Haupthindernis sein würde, wobei der Fokus auf dem Training neuronaler Netze mit historischen Sensordaten lag, um optimale Betriebseinstellungen vorzuschlagen. Die wahre Komplexität ergab sich jedoch aus tief verwurzelten Betriebs normen, anlagenspezifischen Einschränkungen und den menschlichen Elementen des Vertrauens und des Veränderungsmanagements. Um dies zu überwinden, verfolgte Patels Team einen kollaborativen Ansatz, indem es Modelle gemeinsam mit Anlageningenieuren entwickelte, thermodynamische Einschränkungen einbezog und Erklärbarkeitstools wie SHAP nutzte, um das Modellverhalten zu validieren. Dieser “Human-in-the-Loop”-Feedbackmechanismus stellte sicher, dass die Empfehlungen umsetzbar, transparent und auf Sicherheitsstandards abgestimmt waren, was letztendlich zu einer Verbesserung der thermischen Effizienz um 3-5 % und Einsparungen in Höhe von mehreren zehn Millionen Dollar führte, zusätzlich zu CO₂-Emissionsreduktionen, die dem Entfernen von Hunderttausenden von Autos von der Straße entsprachen.

Ein entscheidender Moment auf dieser Reise war der Live-Einsatz ihres Wärmeoptimierungs-Engines in einem großen Kohlekraftwerk. Innerhalb weniger Monate führte dies zu einer Effizienzsteigerung von 2 %, was jährliche Brennstoffeinsparungen von über 4,5 Millionen US-Dollar und eine Reduzierung von 340.000 Tonnen CO₂ bedeutete, vergleichbar mit der Stilllegung von über 60.000 Autos. Der Prozess begann mit der Sammlung von zwei Jahren granularer Betriebsdaten aus dem Distributed Control System (DCS) des Kraftwerks. Anschließend wurde ein mehrschichtiges neuronales Netz trainiert, um die Wärmerate vorherzusagen, gefolgt von einer Optimierungsschicht, um Sollwertanpassungen zu empfehlen, wobei Betriebs- und Sicherheitsbeschränkungen kritisch kodiert wurden. Über die Modellgenauigkeit hinaus priorisierte das Team die Einbindung der Stakeholder, führte Workshops mit Anlagenbetreibern durch, um das Modellverhalten zu interpretieren und die Praktikabilität sicherzustellen, und baute durch SHAP-Werte, die Modellvorschläge erklärten, weiteres Vertrauen auf. Dies demonstrierte die Fähigkeit der KI, von einem theoretischen Versprechen zu messbaren Umwelt- und Finanzwirkungen im Energiesektor überzugehen.

Als Führungspersönlichkeit im Bereich Datenwissenschaft betont Patel, dass die Abstimmung multidisziplinärer Teams sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft ist. Er leitet Teams, die aus Datenwissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren, Domänenexperten und Change-Management-Profis bestehen, und befürwortet eine strukturierte Co-Kreation. Jedes größere Engagement beginnt mit der gemeinsamen Definition von Geschäftszielen und KI-Roadmaps mit der Kundenführung. Seine technischen Teams erstellen transparente Modelle und arbeiten dabei eng mit Prozessingenieuren und Frontline-Operatoren zusammen, um Annahmen zu validieren. Zum Beispiel leitete Patel beim Einsatz einer proprietären KI-Lösung zur Optimierung schwerer Industrieprozesse die Erstellung von Playbooks, Risikorahmenwerken und Betriebsverfahren, wodurch die Implementierung in über 100 Anwendungsfällen weltweit standardisiert wurde. Durch die Institutionalisierung des Wissensaustauschs und die Förderung einer gemeinsamen Sprache zwischen technischen und geschäftlichen Teams priorisiert sein Ansatz die Wertschöpfung gegenüber bloßer technischer Neuheit und ermöglicht so eine erfolgreiche KI-Bereitstellung in großem Maßstab.

Patel beschreibt einen Moment, in dem sich generative KI (GenAI) wirklich revolutionär anfühlte: ihre Anwendung zur Beschleunigung der F&E für einen Spezialchemikalienhersteller. Traditionell konnte die Entdeckung eines neuen Beschichtungspolymers Jahre an Laborversuchen erfordern. Durch die Nutzung von Grundmodellen wie PolyBERT und Unimol+ baute sein Team eine generative Molekülentdeckungs-Engine, die innerhalb weniger Wochen neuartige chemische Strukturen mit gewünschten Eigenschaften vorschlagen konnte. Diese Engine kombinierte GenAI-Modelle mit Literatur-Mining-Tools und nutzte Transformer, um neue Kandidaten zu generieren, chemisches Verhalten vorherzusagen und nach Toxizität und Synthetisierbarkeit zu filtern. Diese Innovation verkürzte die F&E-Zeiten um das Dreifache und verbesserte die Markteinführungszeit erheblich. Für Patel signalisierte dies die Entwicklung von GenAI von einem bloßen Produktivitätstool zu einem neuen wissenschaftlichen Mitarbeiter, der es Organisationen ermöglicht, Designräume in Chemie, Materialien und Biologie auf bisher unvorstellbare Weise zu erkunden.

In einem bedeutenden Fall beeinflusste Patels Führung die strategische Ausrichtung eines großen Industrieunternehmens in Bezug auf dessen Nachhaltigkeitsbilanz direkt. Das Führungsteam, das KI zunächst als peripheres Werkzeug skeptisch betrachtete, wurde durch eine Reihe strategischer Workshops überzeugt, die KI als zentralen Hebel für Emissionsreduzierung, verbesserte Betriebszeit und optimierten Energieverbrauch aufzeigten. Patel leitete ein Team, das vorausschauende Wartungssysteme und Effizienzoptimierer über die gesamte Anlagenbasis des Kunden hinweg implementierte. Die greifbaren Ergebnisse – Einsparungen in zweistelliger Millionenhöhe und CO₂-Reduktionen, die der Stilllegung mehrerer kleiner Kraftwerke entsprachen – veränderten ihre Denkweise grundlegend. Der Vorstand genehmigte daraufhin eine über 200 Millionen US-Dollar umfassende Roadmap zur Skalierung von KI im gesamten Unternehmen, indem er diese in die langfristige Kapitalplanung und ESG-Strategie integrierte und KI von einem Kostenfaktor zu einem Wertbeschleuniger transformierte.

Bei der Bewertung, ob ein Anwendungsfall wirklich “KI-würdig” ist oder besser für traditionelle Analysen geeignet wäre, berücksichtigt Patel die Problemkomplexität, den Datenreichtum und den potenziellen Geschäftswert. Er sucht nach großen Lösungsräumen, nichtlinearen Beziehungen und hoher Varianz in den Ergebnissen, wo herkömmliche Analysen oft versagen. Zum Beispiel erfordert die Optimierung der Wärmeleistung über Dutzende von Kraftwerken mit Hunderten von Sensoren und variierenden Umgebungsbedingungen KI, wobei neuronale Netze für Nichtlinearitäten und metaheuristische Algorithmen für die Optimierung benötigt werden. Im Gegensatz dazu wäre ein einfaches KPI-Dashboard oder eine lineare Trendanalyse möglicherweise besser für klassische Analysen geeignet. Er berücksichtigt auch Erklärbarkeit und Governance; wenn Transparenz von größter Bedeutung ist, wie bei der behördlichen Berichterstattung, kann ein einfacherer Ansatz vorzuziehen sein. Das ultimative Ziel, betont er, ist die Wahl des am besten geeigneten Tools, das Komplexität und Nachhaltigkeit in Einklang bringt.

Patel äußert sich besonders begeistert über domänenspezifische Grundmodelle und erwartet deren tiefgreifende Auswirkungen auf die wissenschaftliche Entdeckung und die Ingenieuroptimierung. Tools wie MolBART, ChemDFM und ProteinBERT demonstrieren die Fähigkeit der KI, neuartige Verbindungen in silico zu generieren und zu validieren, was eine neue Ära für die Wirkstoffentdeckung, Materialforschung und -entwicklung sowie die fortschrittliche Fertigung einläutet. Diese Verschiebung verändert die Art und Weise, wie seine Teams Kunden bedienen, indem sie über die Geschäftsstrategie hinausgehen und zentrale F&E-Transformationen ermöglichen, wobei Kunden nun versuchen, GenAI-Engines zu bauen, die selbst zu geistigem Eigentum werden. Der Aufstieg multimodaler Modelle, die in der Lage sind, über verschiedene Datentypen hinweg zu schließen, wird die Beratung weiter datengesteuerter und innovationsgetriebener machen, den Zugang zu Fähigkeiten demokratisieren, die einst Elite-Laboren vorbehalten waren, und kleineren Unternehmen ermöglichen, diese Fortschritte verantwortungsvoll und in großem Maßstab zu operationalisieren.

Patel blickt auf seine zehnjährige Reise zurück und verweist auf seine frühe Arbeit als Data Analytics Research Assistant bei einem von der National Science Foundation finanzierten Projekt während seines Graduiertenstudiums als prägende Erfahrung. Dort lernte er, statistische Theorie mit realen Einschränkungen zu verbinden und Modelle zu bauen, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch praktisch umsetzbar waren. Diese akademische Grundlage, kombiniert mit seiner Ausbildung in Wirtschaftsingenieurwesen, bot eine systemische Sichtweise darauf, wie Prozesse, Maschinen, Menschen und Daten interagieren. Darauf aufbauend leitete er Projekte in verschiedenen Sektoren, vom Bergbau und der Energie über die Pharmazeutika bis zur Landwirtschaft, wobei jedes Engagement die Tiefe in der Navigation von Stakeholder-Dynamiken, der Einbettung von Risikokontrollen oder der Übersetzung von KI-Ergebnissen in Vorstandsnarrative vertiefte. Dieser Fortschritt von akademischer Strenge zu strategischer Führung ermöglichte es ihm, KI-Programme mit einem Umfang von über 200 Millionen US-Dollar souverän zu leiten und greifbare Auswirkungen zu erzielen, während er eine langfristige Vision beibehielt.

Für Patel sind Ethik und Geschwindigkeit nicht gegensätzlich, sondern ergänzen sich, wenn sie in den Entwicklungslebenszyklus integriert werden. Er priorisiert eine frühe Governance, indem er ethische Prinzipien für jedes Engagement definiert: Fairness, Transparenz, Sicherheit und Nachhaltigkeit. Dies wird durch Rahmenwerke zur Bias-Erkennung, Erklärbarkeitstools wie SHAP und strenge Validierungsprotokolle operationalisiert. Jedes Modell, das mit menschlichen Bedienern interagiert oder sicherheitskritische Systeme beeinflusst, durchläuft szenariobasierte Tests und ein “Human-in-the-Loop”-Design. Er fördert auch eine vielfältige Teamzusammensetzung, um algorithmische Verzerrungen zu begegnen, und führt regelmäßig retrospektive Überprüfungen bezüglich ethischer Bedenken durch. Geschwindigkeit, so argumentiert er, ergibt sich aus dem Aufbau wiederholbarer Pipelines und modularer Architekturen, nicht aus dem Einsparen von Ecken, was beweist, dass Innovation sowohl schnell als auch verantwortungsvoll sein kann, wobei ethische Strenge als Multiplikator wirkt.

Wenn ein “Moonshot-Projekt” entworfen würde, das GenAI und Nachhaltigkeit kombiniert, stellt sich Patel einen KI-gestützten “Global Catalyst Engine” vor, der darauf abzielt, neue Moleküle für die Kohlenstoffabscheidung, die Speicherung erneuerbarer Energien und die grüne Chemie zu entdecken. Diese Plattform würde chemische Grundmodelle wie ChemDFM und ProteinBERT mit Reinforcement Learning und Hochdurchsatzsimulation integrieren, um den chemischen Raum effizient zu navigieren. Durch die Kombination von molekularer Graphenanalyse, Quantensimulationen und “Lab-in-the-Loop”-Experimenten würde sie neuartige Verbindungen mit hoher Leistung und geringer Umweltbelastung entwerfen, wodurch die F&E-Zyklen drastisch von Jahren auf Monate verkürzt würden. Dieses System könnte die Dekarbonisierung industrieller Prozesse in Sektoren wie Zement, Stahl und Petrochemie beschleunigen, letztendlich den Zugang zu Materialien der nächsten Generation demokratisieren, den Klimawandel in großem Maßstab angehen und GenAI als Eckpfeiler nachhaltiger Innovation weltweit positionieren.