KUNSHAN, China, 8. April 2026 /PRNewswire/ -- Da erstklassige Flächen immer knapper werden, verlagert sich der Ausbau der Photovoltaik auf komplexes Gelände wie Berge, Hügel und Hänge. Herkömmliche Tracking-Systeme haben Schwierigkeiten bei der Anpassung an das Gelände, verursachen hohe Kosten für die Standortvorbereitung und führen zu Einbußen bei der Effizienz. Das SkyLine II All-Terrain Intelligent Tracking System von Arctech wurde entwickelt, um diese Herausforderungen mit vier Kernwerten zu bewältigen.

All-Terrain-Anpassungsfähigkeit: Das Investitionspotenzial jedes Quadratzentimeters Land erschließen Dank einer Anordnung mit kurzen Pfählen und einem 1V3-Verbindungsdesign passt sich das System an Hänge von bis zu 30° an und steigert die installierte Leistung pro Flächeneinheit um 40–50 %. Dadurch werden schwierige Standorte zu wertvollen Anlagen.

Zuverlässigkeit in allen Szenarien: Intelligenter Schutz der Anlagen

Das System arbeitet zuverlässig bei Temperaturen von -40 °C bis 80 °C und verfügt über Korrosionsschutz der Klasse C5 für extreme Umgebungen. Ausgestattet mit vier intelligenten Schutzmodi widersteht es Windgeschwindigkeiten von bis zu 70 m/s. Im dynamischen Hagelschutzmodus kann es sich um bis zu 75° neigen, wodurch Beschädigungen an den Modulen um 70 % reduziert werden. Automatische Schneeräum- und Hochwasserschutzmodi erhöhen die Widerstandsfähigkeit der Anlage zusätzlich.

Gemeinsamer Erfolg über den gesamten Lebenszyklus: Maximierung der Projektrendite von der Investition bis zur Amortisation

Die ausgezeichnete Anpassungsfähigkeit an Höhenunterschiede reduziert den Aufwand für den Erdbau um 90 % und die Kosten für Pfahlgründungen um 60 %. Das modulare, vormontierte Design verkürzt sich die Montagezeit vor Ort um 35 %. In Kombination mit KI-gestützten Tracking-Algorithmen senkt das System die Anfangsinvestition um 10 %, reduziert die Stromgestehungskosten (LCOE) um 8,5 %, verbessert die interne Rendite (IRR) um 3 % und steigert die Stromerzeugung um 8 %. Somit liefert es messbaren Mehrwert - vom Entwurf über den Betrieb bis hin zur Wartung.

Kompatibilität mit dem gesamten Ökosystem: Förderung kohlenstoffarmer Praktiken entlang der gesamten Lieferkette

Durch die Reduzierung von Erdarbeiten und den Erhalt der Vegetation trägt das System dazu bei, Bodenerosion zu verhindern und die Kosten für die ökologische Sanierung zu senken. Seine Konstruktion optimiert den Stahlverbrauch und nutzt recycelbare Materialien, wodurch die Kohlenstoffemissionen über den gesamten Lebenszyklus um 15–20 % gesenkt werden. Diese Vorteile verbessern die ESG-Bewertungen von Projekten und unterstützen grüne Finanzierungen sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Die All-Terrain-Lösung von Arctech SkyLine II ist eine direkte Antwort auf den Bedarf der Branche an intelligenteren und zuverlässigeren Lösungen für komplexes Gelände. Mit diesen vier Grundwerten hilft Arctech seinen Kunden, schwieriges Gelände in hochwertige Energieanlagen zu verwandeln.

Als weltweit führender Anbieter von PV-Tracking-Systemen setzt Arctech durch technologische Innovationen weiterhin Maßstäbe in der Branche. Mit weltweit über 50 GW installierter Leistung der SkyLine II-Serie stärkt das sich weiterentwickelnde System die Kernkompetenz des Unternehmens im Bereich der Tracking-Systeme weiter.

Auch in Zukunft wird Arctech sein „Tracker+"-Ökosystem weiterentwickeln und intelligente Nachführung, intelligente Bauweise, Robotik für Betrieb und Wartung sowie Energiespeicherung in Lösungen für den gesamten Lebenszyklus integrieren. Diese Lösungen werden über ein globales Servicenetzwerk bereitgestellt, um eine grünere Energiezukunft zu gestalten.

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Mit einem neuen Reallabor für Künstliche Intelligenz (KI) positioniert sich die USTP – University of Applied Sciences St. Pölten als einer der zentralen Standorte für angewandte KI-Forschung in Niederösterreich. Das Land unterstützt das Gesamtprojekt mit einem Volumen von 1,2 Millionen Euro mit rund 600.000 Euro und verankert das Labor in einem breiter angelegten KI-Forschungsschwerpunkt. Insgesamt stellt Niederösterreich laut Landesangaben 6,35 Millionen Euro für KI-Initiativen bereit, darunter mehr als 20 Studiengänge mit KI-Bezug, zwei Stiftungsprofessuren zu Gesundheit und Landwirtschaft sowie zusätzliche Forschungsförderungen.

Im KI-Reallabor laufen die leistungsstärksten KI-Anwendungen der Hochschule. Die Einrichtung kombiniert Infrastruktur, wissenschaftliche Expertise und Demonstrationsumgebungen und versteht sich als offener Begegnungsraum. Ziel ist es, Studierende, Forschende und Unternehmenspartner zusammenzubringen, um gemeinsam neue Anwendungen zu entwickeln – von der Erprobung neuester Modelle bis hin zu prototypischen Lösungen für Branchen wie Gesundheitswesen, Medien oder Klimaanpassung. Das Labor soll ausdrücklich nicht nur Forschungsumgebung sein, sondern reale Einsatzszenarien abbilden.

Das Konzept der Öffnung reicht über klassische Kooperationen mit der Industrie hinaus: Die Hochschule will Bürgerinnen und Bürger gezielt in den Dialog einbeziehen und Berührungsängste mit KI-Anwendungen abbauen. Laut USTP arbeiten derzeit mehr als 60 Forschende an rund 25 Projekten mit KI-Bezug, die von der Erkennung von Falschinformationen über digitale Humanismus-Projekte bis hin zu Anwendungen im Gesundheitsbereich reichen. Die Aktivitäten haben in den vergangenen Jahren zu mehreren Auszeichnungen geführt, darunter Preise beim Innovationspreis Niederösterreich.

Wie die Brücke von der Forschung zur Praxis konkret aussehen kann, zeigte die USTP auch bei der diesjährigen Social Artificial Intelligence Night (SAINT) des Departments Informatik und Security. Unter dem Motto „Beyond the Paper: Real-World in Action“ diskutierten Fachleute aus Wissenschaft, Industrie und der österreichischen KI-Community aktuelle Projekte und Einsatzfelder. Ein Schwerpunkt lag auf effizienten Sprachmodellen: In ihrer Keynote erläuterte Loubna Ben Allal, Machine-Learning-Engineer bei der Plattform Hugging Face, die Trainingsstrategien für kompakte Modelle wie SmolLM 3, die trotz geringerer Ressourcenanforderungen leistungsfähige Anwendungen ermöglichen sollen. Sie unterstrich die Rolle kleiner, effizienter Modelle für alltägliche Aufgaben wie Textklassifikation, Dokumentenzusammenfassungen oder sicheres Routing von Anfragen – insbesondere für Unternehmen, die aus Datenschutz- oder Sicherheitsgründen auf eigene, ressourcenschonende Systeme setzen.