Das Unternehmen hat ein algorithmisches Modell entwickelt, das eine große Menge an unstrukturierten und textuellen Informationen integriert, um die Prognose von Preisschwankungen auf dem Energiemarkt zu verbessern.
Jean-Michel Gaudron
[Dieser Artikel ist Teil einer in Zusammenarbeit mit FEDIL entwickelten Inhaltsreihe, die zeigt, wie künstliche Intelligenz zur digitalen Transformation der luxemburgischen Wirtschaft beiträgt.]
E.E.M.M. (European Energy Market Makers) wurde 2022 in Luxemburg gegründet und hat sich auf die Bereitstellung fortschrittlicher Handelsstrategien spezialisiert, die auf alle Akteure der Energiebranche zugeschnitten sind, einschließlich Erzeuger, Händler, Energiegemeinschaften, Genossenschaften, Netzbetreiber und Finanzinstitute. Das Unternehmen nutzt ausgeklügelte Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, um Modelle zu erstellen, die die Produktion erneuerbarer Energien (Wind und Photovoltaik) sowie die Preise auf dem Energiemarkt prognostizieren.
"Unsere Modelle analysieren und verarbeiten Millionen von Datenpunkten, darunter historische Energieerzeugung, Wettervorhersagen und Marktpreistrends", sagt Klemens Klotzner, Mitgründer und CEO des Unternehmens.
Mehr als 100 analysierte SprachenSo leistungsfähig das bestehende Modell auch war, es blieb hochsensibel, da es stark von geopolitischen Risiken beeinflusst wurde, einer großen Quelle der Unsicherheit, die sich direkt auf die Energiepreise auswirken und die Händler dazu zwingen kann, ihre Strategien zu überarbeiten, manchmal sehr kurzfristig.
"Eine weitere Herausforderung war die genaue Prognose der Erzeugung erneuerbarer Energien, da bessere Vorhersagen die Ausgleichsgebühren senken und den Verbrauchern zugute kommen. Dies erforderte die Einbeziehung einer großen Menge an unstrukturierten und textuellen Informationen und damit die Entwicklung eines speziellen KI-Modells, das speziell auf diesen Anwendungsfall zugeschnitten ist."
Wir übertreffen konventionelle Modelle deutlich, Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim E.E.M.M.
Um die Vorhersage von Marktpreisen zu verbessern, implementierte das Unternehmen einen KI-gesteuerten Algorithmus, der Nachrichtenartikel in mehr als 100 Sprachen verarbeiten kann. Dies ermöglicht es dem System, geopolitische Ereignisse innerhalb von Sekunden zu erkennen und Handelsstrategien sofort anzupassen. Angesichts der Größe und Datenintensität dieser Modelle verlässt sich E.E.M.M. auf die Rechenleistung von MeluXina, dem nationalen Supercomputer Luxemburgs.
"Der entscheidende Vorteil und unser Wettbewerbsvorteil liegt in der Einzigartigkeit unseres Ansatzes", erklärt Prof. Dr. Hans-Jörg von Mettenheim, Wissenschaftlicher Berater von E.E.M.M. "Im Gegensatz zum standardmäßigen maschinellen Lernen, das numerische Datensätze schnell, aber mit begrenzter Tiefe optimiert, sind unsere proprietären Algorithmen darauf ausgelegt, fortschrittliche textbasierte Modelle zu trainieren. Dies ermöglicht es uns, komplexe, unstrukturierte Informationen zu erfassen und zu verarbeiten und herkömmliche Modelle deutlich zu übertreffen."
Besseres Risiko, bessere InvestitionIn der Praxis hat die Umsetzung dieses Modells die Sharpe Ratio deutlich erhöht, eine Kennzahl, die die Performance einer Anlage unter Berücksichtigung des damit verbundenen Risikos bewertet.
Infolgedessen liefern die entwickelten Strategien verbesserte risikobereinigte Renditen und eine höhere Gesamtanlageperformance.
E.E.M.M. konzentriert sich nun darauf, seine Lösungen im Finanzsektor zu erweitern und neue Partnerschaften aufzubauen. "Wir haben kürzlich von einer der größten grünen Energiegemeinschaften in Italien den Zuschlag für die Implementierung unserer Software erhalten", erklärt Klotzner.
Bessere Vorhersagen senken die Ausgleichsgebühren und kommen den Verbrauchern zugute. Klemens Klotzner, E.E.M.M.
"Unser Ziel ist es auch, unsere Lösungen für Smart-City-Anwendungen anzupassen, um ein breiteres Spektrum von Regierungskunden anzusprechen und zu unterstützen. Wir engagieren uns sehr für die Forschung, arbeiten mit führenden Wissenschaftlern von Institutionen wie dem Oxford Man Institute an der Universität Oxford zusammen und präsentieren unsere Arbeit auf großen internationalen Konferenzen und Symposien."
