Convalida operativa su larga scala e potenziamento di strumenti e modelli di IA (generativa) all'avanguardia per un sistema energetico digitale di prossima generazione

Risultato atteso:

I risultati del progetto dovrebbero contribuire a tutti i seguenti risultati attesi:

• Strumenti di IA avanzati, sicuri e frugali (efficienti in termini di energia, risorse, dati e costi, sostenibili) per operazioni di rete in tempo reale (inclusa la protezione), operazioni di mercato (se pertinenti) e responsabilizzazione dei consumatori nei sistemi energetici distribuiti.
• Un ambiente di sviluppo di IA dimostrato, integrato con la spina dorsale digitale aggiornata del sistema energetico e applicazioni per i consumatori a risparmio energetico.
• Capacità potenziate per l'apprendimento ai nodi periferici e ai sistemi federati utilizzando architetture basate su agenti.
• Un quadro di governance e un modello operativo per la spina dorsale digitale basata su Gen(AI).

Ambito:

Basandosi su azioni precedenti in Horizon Europe (ad esempio, la spina dorsale digitale del sistema energetico nel cluster 5, nonché il continuum cloud ed edge e le attività di elaborazione dati AI nel cluster 4) e Digital Europe (Quadro di riferimento comune per le applicazioni dei consumatori di energia in tutta l'UE, Spazio comune dei dati energetici), i progetti dovrebbero:

1. Convalidare (sito dimostrativo e rete operativa) e scalare strumenti e modelli (Generativi-)AI open source specializzati, frugali (efficienti in termini di energia e risorse, efficienti in termini di dati e costi, distribuiti localmente e sostenibili) per il monitoraggio, il bilanciamento, la previsione e la responsabilizzazione dei consumatori in tempo reale della rete (e del mercato, se pertinente) in un sistema energetico distribuito.
2. Dimostrare un ambiente di sviluppo di IA all'interno della spina dorsale digitale potenziata del sistema energetico, incluso il suo gemello digitale, che dovrebbe incorporare la funzionalità del Quadro di riferimento comune per le applicazioni di risparmio energetico.
3. Prototipare e convalidare su larga scala l'apprendimento automatico a livello di nodo periferico e federato a livello di sciame in un'architettura basata su agenti, sfruttando nuovi meccanismi per la riduzione delle dimensioni dei modelli di IA, nonché l'apprendimento incrementale e per rinforzo.
4. I risultati del progetto dovrebbero essere compatibili con i principi dello Spazio europeo comune dei dati energetici e coerenti con l'Apply AI e il Competitiveness Compass dell'UE, garantendo che promuovano l'adozione e la competitività dell'IA in linea con le politiche dell'UE, nonché le iniziative di digitalizzazione del settore energetico dell'UE.
5. Ove pertinente e possibile, i progetti selezionati dovrebbero utilizzare le fabbriche di IA e le gigafabbriche di IA europee.
6. I progetti selezionati dovrebbero, ove disponibili, utilizzare e sviluppare ulteriormente gli standard europei concordati e collaborare attivamente e contribuire al lavoro delle organizzazioni di sviluppo di standard europei consolidate e de facto e delle comunità e piattaforme open source.

I progetti selezionati dovrebbero contribuire all'iniziativa BRIDGE^[1] e partecipare attivamente alle sue attività.

Livello di prontezza tecnologica - Livello di prontezza tecnologica previsto dai progetti completati

Le attività dovrebbero raggiungere il TRL 7-8 entro la fine del progetto – vedi Allegato Generale B. Le attività possono iniziare a qualsiasi TRL.

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