Groß angelegte operationelle Validierung und Skalierung von hochmodernen (generativen) KI-Tools und -Modellen für ein digitales Energiesystem der nächsten Generation

Erwartetes Ergebnis:

Es wird erwartet, dass die Projektergebnisse zu allen folgenden erwarteten Ergebnissen beitragen:

• Fortschrittliche, sichere, sparsame (energie-, ressourcen-, daten- und kosteneffiziente, nachhaltige) KI-Tools für den Echtzeit-Netzbetrieb (einschließlich Schutz), Marktoperationen (falls relevant) und die Stärkung der Verbraucher in verteilten Energiesystemen.
• Eine demonstrierte KI-Entwicklungsumgebung, die in das aufgerüstete digitale Rückgrat des Energiesystems und energiesparende Verbraucheranwendungen integriert ist.
• Skalierte Fähigkeiten für das Lernen an Edge-Knoten und föderierten Systemen unter Verwendung agentenbasierter Architekturen.
• Ein Governance-Framework und Betriebsmodell für das Gen(AI)-gestützte digitale Rückgrat.

Umfang:

Aufbauend auf früheren Maßnahmen in Horizon Europe (z. B. das digitale Rückgrat des Energiesystems in Cluster 5 sowie Cloud- und Edge-Kontinuum und KI-Datenverarbeitungsaktivitäten in Cluster 4) und Digital Europe (Gemeinsamer Referenzrahmen für Energieverbraucheranwendungen in der gesamten EU, Gemeinsamer Energiedatenraum) wird von den Projekten erwartet, dass sie:

1. Sichere, hochmoderne, spezialisierte, sparsame (energie- und ressourceneffiziente, daten- und kosteneffiziente, lokal eingesetzte und nachhaltige) Open-Source-(generative) KI-Tools und -Modelle für die Echtzeit-Netzüberwachung (und Marktüberwachung, falls relevant), den Ausgleich, die Prognose und die Stärkung der Verbraucher in einem verteilten Energiesystem validieren (Demo-Standort und operatives Netz) und skalieren.
2. Eine KI-Entwicklungsumgebung innerhalb des erweiterten digitalen Rückgrats des Energiesystems demonstrieren, einschließlich seines digitalen Zwillings, der die Funktionalität des Gemeinsamen Referenzrahmens für energiesparende Anwendungen integrieren sollte.
3. Maschinelles Lernen auf Edge-Knoten-Ebene prototypisieren und in großem Maßstab validieren und auf Schwarm-Ebene in einer agentenbasierten Architektur föderieren, wobei neue Mechanismen zur Skalierung von KI-Modellen sowie inkrementelles und verstärkendes Lernen genutzt werden.
4. Die Projektergebnisse sollten mit den Prinzipien des Gemeinsamen Europäischen Energiedatenraums kompatibel sein und mit dem EU-Kompass für KI-Anwendung und Wettbewerbsfähigkeit übereinstimmen, um sicherzustellen, dass sie die Einführung von KI und die Wettbewerbsfähigkeit im Einklang mit den EU-Politiken sowie den EU-Initiativen zur Digitalisierung des Energiesektors fördern.
5. Wo relevant und möglich, wird von den ausgewählten Projekten erwartet, dass sie die europäischen KI-Fabriken und KI-Gigafabriken nutzen.
6. Von den ausgewählten Projekten wird erwartet, dass sie, wo verfügbar, gemeinsam vereinbarte europäische Standards nutzen und weiterentwickeln und aktiv mit den etablierten und de facto europäischen Standardisierungsorganisationen und Open-Source-Gemeinschaften und -Plattformen zusammenarbeiten und zu deren Arbeit beitragen.

Es wird erwartet, dass ausgewählte Projekte zur BRIDGE^[1]-Initiative beitragen und aktiv an deren Aktivitäten teilnehmen.

Technologiereifegrad – Erwarteter Technologiereifegrad von abgeschlossenen Projekten

Es wird erwartet, dass die Aktivitäten bis zum Ende des Projekts TRL 7-8 erreichen – siehe Allgemeiner Anhang B. Aktivitäten können bei jedem TRL beginnen.

[1] https://bridge-smart-grid-storage-systems-digital-projects.ec.europa.eu/