KI und Automatisierung in der industriellen Bioökonomie

Drei Praxisperspektiven aus der TransBIB Learning Lounge 

KI und Automatisierung in der industriellen Bioökonomie sind längst keine Zukunftsmusik mehr – sie verändern heute schon, wie Prozesse geplant, skaliert und optimiert werden. In der TransBIB Learning Lounge „Automatisiert, digital, zukunftsfähig" haben drei Experten gezeigt, wie das in der Praxis aussieht: aus der Forschung, aus der Simulation und aus der industriellen Fermentation. 

Was bedeutet KI und Automatisierung für die Bioökonomie heute? 

Die industrielle Bioökonomie steht vor einer doppelten Herausforderung: Einerseits soll sie fossile Rohstoffe ersetzen und nachhaltige Wertschöpfungsketten aufbauen. Andererseits muss sie mit der Effizienz klassischer Industrieprozesse mithalten. Genau hier kommen digitale Technologien ins Spiel. 

Datenbasierte Entscheidungen, automatisierte Abläufe und lernende Systeme ermöglichen effizientere Ressourcennutzung, kürzere Entwicklungszyklen und sicherere Prozesse – quer durch Forschung, Technologie und industrielle Anwendung. 

TransBIB – das vom BMWE mit 5,5 Millionen Euro geförderte Transfernetzwerk – vereint 18 Projektpartner, über 40 Kompetenzhubs und mehr als 100 Wissensträgerinnen und Wissensträger bundesweit. Die Learning Lounge ist dabei das offene digitale Format für niedrigschwelligen Wissensaustausch aus den Regionen für die Regionen. 

Wie lernt ein KI-Agent chemische Prozessanlagen zu entwerfen? 

Einen besonders spannenden Forschungseinblick lieferte Professor Dominik Grimm vom TUM Campus Straubing. Seine Frage: Kann maschinelles Lernen chemische Prozessanlagen entwerfen – ohne Vorwissen in Chemie oder Verfahrenstechnik? 

Die Antwort ist Ja – und der Weg dorthin führt über Reinforcement Learning. Ein Fließbild ist im Kern ein sequentielles Planungsproblem: Ein KI-Agent muss Schritt für Schritt entscheiden, welcher Apparat als nächstes gesetzt wird, um ein Zielprodukt in der gewünschten Reinheit zu erreichen. 

Prof. Grimms Gruppe erweiterte Alpha-Zero-basierte Algorithmen so, dass sie auf beliebige deterministische Planungsprobleme angewendet werden können. Der Agent tritt im Training gegen frühere Versionen seiner selbst an und verbessert sich kontinuierlich. 

Das Ergebnis: In mehr als 99 % aller untersuchten Fälle – über 200 Instanzen und vier verschiedene chemische Systeme – generierte der Agent hochwertige Trennverfahren. Dabei entdeckte er eigenständig Konzepte wie azeotrope und Extraktionsdestillation: ein Agent auf dem Niveau eines Masterstudenten der chemischen Verfahrenstechnik. 

Digitale Simulation als strategisches Werkzeug der Skalierung 

Stefan Merkle, Gründer von Merkle CAE Solutions, brachte die Perspektive der digitalen Prozesssimulation. Seine These ist klar: Skalierung ist heute ein digitales Problem. 

Viele biotechnologische Prozesse funktionieren im Labor einwandfrei – und scheitern beim Scale-up. Der Grund liegt meist in der Physik: Die Reynolds-Zahl verändert sich mit dem Maßstab. Was im Kleinreaktor noch homogen durchmischt war, bildet in der Großanlage plötzlich Todvolumina. Simulation macht diese Effekte sichtbar, bevor sie in Stahl gegossen werden. 

Praxisbeispiele aus dem Vortrag: Biogasanlagen-Durchmischung, Wasserstoffexplosionen in Elektrolyseuren mit Druckwellenberechnung im Millisekundenbereich, Sauerstoffverteilung in Fermentatoren. In jedem Fall gilt: Simulation reduziert Unsicherheit und beschleunigt Entwicklungszyklen. 

Zeitersparnis durch Simulation: realistisch 20–30 %, in einzelnen Projekten Faktor 20. Der nächste Schritt ist der digitale Zwilling – eine Parallelsimulation, die in Echtzeit mit der realen Anlage läuft und als Entscheidungsgrundlage für Betrieb und Management dient. 

KI in der fermentativen Produktion – Chancen und Grenzen der Praxis 

Dr. Peter Welters, Gründer und CEO von Phytowelt, brachte die Perspektive eines KMU, das KI in realen Fermentationsprozessen erprobt – mit allen Erfolgen und Grenzen. 

Phytowelt entwickelt seit 1998 biobasierte Produktionsverfahren für Aromen und Duftstoffe. Das prominenteste Produkt: R-Alpha-Ionon (Himbeeraroma), fermentativ aus Zucker hergestellt – enzymrein und damit klar im Vorteil gegenüber petrochemischen Alternativen. 

Den ersten KI-Einsatz wagte Phytowelt 2020: Daten aus 20 Fermentationen wurden analysiert. Ergebnis: klare Korrelation zwischen CO2-Produktion und Alpha-Ionon-Ausbeute. 2022 folgte ein Interreg-Projekt, das einen optimalen Feeding-Rate-Korridor identifizierte. 

Das aktuelle ZIM-Projekt „ENANTIONONE" mit der TU Kaiserslautern kombiniert Stammoptimierung, Verfahrensentwicklung und Online-Sensorik – mit dem Ziel, Alpha-Ionon-Produktion datengetrieben zu optimieren und für den industriellen Scale-up vorzubereiten. 

Was verbindet alle drei Perspektiven? 

Forschung, Simulation und Fermentationspraxis sprechen unterschiedliche Sprachen – aber sie teilen dieselbe Grundüberzeugung: Wer heute digital denkt, hat morgen einen Vorsprung. Der Weg zur industriellen Bioökonomie führt über Daten. Wer Prozesse digitalisiert, Sensorik einsetzt und Wissen systematisch aufbaut, schafft die Voraussetzungen – nicht nur für KI, sondern für eine wettbewerbsfähige biobasierte Produktion insgesamt. 

TransBIB: Dein Netzwerk für die bioökonomische Transformation 

TransBIB ist mehr als ein Forschungsnetzwerk. Im One-Stop-Shop findest du Bioökonomiedatenbanken, ein Zertifizierungssystem, einen KI-Chatbot als Sparringspartner und einen Kompetenzpool. Eine interaktive Karte zeigt Skalierungsinfrastrukturen bundesweit. 

Besonders wertvoll: die Matching-Plattform. Hier kannst du technische Fragestellungen, Ideen oder Bedarfe als Inserate schalten – oder bestehende Angebote per Schlagwortsuche durchsuchen. Du hast ein konkretes Digitalisierungsvorhaben oder suchst Partner für ein KI-Projekt? Nimm Kontakt auf – TransBIB bringt die richtigen Akteure zusammen.