Validation opérationnelle à grande échelle et mise à l'échelle d'outils et de modèles d'IA (générative) de pointe alimentant un système énergétique numérique de nouvelle génération

Résultats attendus :

Les résultats du projet devraient contribuer à tous les résultats attendus suivants :

• Des outils d'IA avancés, sécurisés et frugaux (efficaces en énergie, en ressources, en données et en coûts, durables) pour les opérations de réseau en temps réel (y compris la protection), les opérations de marché (le cas échéant) et l'autonomisation des consommateurs dans les systèmes énergétiques distribués.
• Un environnement de développement d'IA démontré, intégré à la colonne vertébrale numérique améliorée du système énergétique et aux applications grand public d'économie d'énergie.
• Des capacités accrues pour l'apprentissage aux nœuds périphériques et aux systèmes fédérés utilisant des architectures basées sur des agents.
• Un cadre de gouvernance et un modèle opérationnel pour la colonne vertébrale numérique alimentée par l'IA générative.

Portée :

S'appuyant sur les actions précédentes d'Horizon Europe (par exemple, la colonne vertébrale numérique du système énergétique dans le cluster 5 ainsi que le continuum cloud et edge et les activités de traitement des données d'IA dans le cluster 4) et de l'Europe numérique (cadre de référence commun pour les applications grand public d'énergie dans toute l'UE, espace commun de données énergétiques), les projets devraient :

1. Valider (site de démonstration et réseau opérationnel) et mettre à l'échelle des outils et modèles d'IA (générative) open source spécialisés, frugaux (efficaces en énergie et en ressources, efficaces en données et en coûts, déployés localement et durables) pour la surveillance, l'équilibrage, la prévision et l'autonomisation des consommateurs dans un système énergétique distribué.
2. Démontrer un environnement de développement d'IA au sein de la colonne vertébrale numérique améliorée du système énergétique, y compris son jumeau numérique, qui devrait intégrer la fonctionnalité du cadre de référence commun pour les applications d'économie d'énergie.
3. Prototyper et valider à grande échelle l'apprentissage automatique au niveau des nœuds périphériques et fédéré au niveau de l'essaim dans une architecture basée sur des agents, en tirant parti de nouveaux mécanismes pour la réduction des modèles d'IA ainsi que l'apprentissage incrémental et par renforcement.
4. Les livrables du projet devraient être compatibles avec les principes de l'espace européen commun de données énergétiques et cohérents avec la boussole de l'IA appliquée et de la compétitivité de l'UE, garantissant qu'ils promeuvent l'adoption de l'IA et la compétitivité conformément aux politiques de l'UE, ainsi qu'aux initiatives de numérisation du secteur de l'énergie de l'UE.
5. Le cas échéant et si possible, les projets sélectionnés devraient utiliser les usines d'IA et les gigafactories d'IA européennes.
6. Les projets sélectionnés devraient, le cas échéant, utiliser et développer davantage les normes européennes communément acceptées et collaborer activement et contribuer aux travaux des organisations de développement de normes européennes établies et de facto et des communautés et plateformes open source.

Les projets sélectionnés devraient contribuer à l'initiative BRIDGE^[1] et participer activement à ses activités.

Niveau de maturité technologique - Niveau de maturité technologique attendu des projets achevés

Les activités devraient atteindre le TRL 7-8 à la fin du projet – voir l'annexe générale B. Les activités peuvent commencer à n'importe quel TRL.

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