Applied Computing stellt Orbital 2.0 als Weltmodell für die Energiebranche vor
Applied Computing hat Orbital 2.0 vorgestellt. Nach Angaben des Unternehmens basiert das System auf dem ersten für die Energiebranche entwickelten Weltmodell. Es lernt Ursache-Wirkungs-Beziehungen im Betrieb einer gesamten Anlage, während Modell und Daten jedes Kunden in dessen eigener Umgebung bleiben.
- Orbital 2.0 basiert auf einem für die Energiebranche entwickelten Weltmodell.
- Das Modell lernt Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Anlagen, darunter die Bewegung von Material und Wärme.
- Jeder Kunde erhält ein Modell, das in seiner eigenen Umgebung läuft. Daten und Modelle verlassen diese Umgebung nicht.
- Ingenieure können Dashboards und Anwendungen per Anweisung in natürlicher Sprache erstellen.
- Applied Computing zufolge lässt sich die Bereitstellungszeit von Wochen auf Tage verkürzen.
So modelliert das System den Anlagenbetrieb
Die erste Version von Orbital erkannte Muster in Anlagendaten und erledigte vordefinierte Aufgaben. Orbital 2.0 basiert dagegen auf einem Weltmodell, das laut Applied Computing kausale Zusammenhänge lernt.
Das Modell untersucht, wie sich Material und Wärme durch miteinander verbundene Anlagenkomponenten bewegen und wie sich dies auf die Gesamtleistung der Anlage auswirkt. Grundlage ist ein Wissensgraph, der die physikalischen Wechselwirkungen der Anlage beschreibt und sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt.
Da das Modell verstehen soll, wie eine Anlage funktioniert, ist es nicht an einen einzelnen Arbeitsablauf oder eine bestimmte Aufgabe gebunden. Nach Angaben von Applied Computing kann es sich dadurch an die Anforderungen einzelner Ingenieure anpassen.
Modelle laufen in der eigenen Umgebung jedes Kunden
Jeder Kunde erhält ein eigenes Weltmodell, das in seiner eigenen Umgebung läuft und sich dort weiterentwickelt. Laut der Ankündigung verlassen Kundendaten und -modelle diese Umgebung niemals.
Orbital arbeitet mit Live- und historischen Anlagendaten. Das System erkennt Fehlfunktionen, versucht, die Ursachen anhand der Prozessphysik zu erklären, und empfiehlt anschließend den nächsten Schritt. Ziel ist es, Energieanlagen jeden Tag an ihrem physikalischen Optimum zu betreiben.
Nach Angaben von Applied Computing liefert Orbital bereits Ergebnisse in mehreren der weltweit größten Energie- und Petrochemieanlagen. Über KBR INSITE® wird das System außerdem in Anlagen zur Ammoniak- und Olefinproduktion eingesetzt.
Neue Funktionen lassen sich von Ingenieuren anpassen
Eine der neuen Funktionen von Orbital 2.0 ist ein Dashboard-Builder auf Abruf. Ein Ingenieur kann die gewünschte Oberfläche beschreiben oder aus den Vorschlägen von Orbital auswählen. Das System erstellt sie dann ohne manuelles Eingreifen aus den Live-Daten der Anlage.
Wiederkehrende Aufgaben wie der Schichtbericht um 8 Uhr oder die Überprüfung von Wärme- und Stoffbilanzen lassen sich mit einer einfachen Anweisung in Anwendungen umwandeln. Das System lernt außerdem aus jeder Interaktion und aus dem direkten Feedback der Ingenieure. Dadurch verbessert es sich laut Unternehmen mit der Nutzung, während das Wissen über die Anlage auch dann erhalten bleibt, wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen.
Mit dem neuen Ansatz müssen die Forscher von Applied Computing das Modell nicht mehr in der Umgebung jedes Kunden separat abstimmen und anpassen. Nach Angaben des Unternehmens verkürzt dies die Bereitstellungszeit von Wochen auf Tage und ermöglicht parallele Rollouts. Nutzer können Orbital zudem schnell anpassen und erweitern.
Die Vorstellung und das Unternehmen dahinter
Applied Computing hat Orbital 2.0 am November 3, 2026, auf der ADIPEC 2026 in Abu Dhabi vorgestellt. Laut Callum Adamson, CEO und Mitgründer, besteht die Mission des Unternehmens darin, jedes Energiesystem an seinem physikalischen Optimum zu betreiben. Der schnellste Weg dorthin sei, Orbital direkt in die Hände der Ingenieure zu geben.
„Bisher hing die Anpassung des Modells an einzelne Anlagen von unseren Forschern ab. Diese Hürde ist beseitigt: Orbital kann jetzt autonom lernen und von den Ingenieuren, die es täglich einsetzen, vollständig angepasst werden“, sagte Adamson.
Applied Computing wurde in London gegründet und entwickelt KI-Systeme für den Energiebetrieb. Orbital verbindet physikbasierte Intelligenz mit Chemieingenieurwesen, Zeitreihenprognosen und Sprachmodellen. Im Juli 2026 schloss das Unternehmen eine Series-A-Finanzierungsrunde über $20 million ab, die von KBR angeführt wurde. Databricks Ventures beteiligte sich ebenfalls.
