Validação operacional em larga escala e ampliação de ferramentas e modelos de IA (Generativa) de ponta que impulsionam um sistema de energia digital de próxima geração

Resultado Esperado:

Espera-se que os resultados do projeto contribuam para todos os seguintes resultados esperados:

• Ferramentas de IA avançadas, seguras e frugais (eficientes em energia, recursos, dados e custos, sustentáveis) para operações de rede em tempo real (incluindo proteção), operações de mercado (se relevante) e empoderamento do consumidor em sistemas de energia distribuídos.
• Um ambiente de desenvolvimento de IA demonstrado, integrado com a espinha dorsal digital atualizada do sistema de energia e aplicações de consumo que economizam energia.
• Capacidades ampliadas para aprendizado em nós de borda e sistemas federados usando arquiteturas baseadas em agentes.
• Uma estrutura de governança e modelo operacional para a espinha dorsal digital alimentada por Gen(AI).

Escopo:

Com base em ações anteriores no Horizon Europe (por exemplo, a espinha dorsal digital do sistema de energia no cluster 5, bem como o continuum de nuvem e borda e atividades de processamento de dados de IA no cluster 4) e no Digital Europe (Quadro de Referência Comum para aplicações de consumo de energia em toda a UE, Espaço Comum de Dados de Energia), espera-se que os projetos:

1. Validem (local de demonstração e rede operacional) e escalem ferramentas e modelos de IA (Generativa) de código aberto, especializados e frugais (eficientes em energia e recursos, eficientes em dados e custos, implantados localmente e sustentáveis) para monitoramento, balanceamento, previsão e empoderamento do consumidor em tempo real da rede (e mercado, se relevante) em um sistema de energia distribuído.
2. Demonstrem um ambiente de desenvolvimento de IA dentro da espinha dorsal digital aprimorada do sistema de energia, incluindo seu gêmeo digital, que deve incorporar a funcionalidade do Quadro de Referência Comum para aplicações de economia de energia.
3. Prototipem e validem em escala o aprendizado de máquina no nível do nó de borda e federado no nível de enxame em uma arquitetura baseada em agentes, alavancando novos mecanismos para reduzir modelos de IA, bem como aprendizado incremental e por reforço.
4. Os resultados do projeto devem ser compatíveis com os princípios do Espaço Europeu Comum de Dados de Energia e consistentes com a Bússola de Aplicação de IA e Competitividade da UE, garantindo que promovam a adoção e a competitividade da IA em linha com as políticas da UE, bem como as iniciativas de Digitalização do setor de energia da UE.
5. Onde relevante e possível, espera-se que os projetos selecionados utilizem as fábricas de IA e gigafábricas de IA europeias.
6. Espera-se que os projetos selecionados, quando disponíveis, utilizem e desenvolvam ainda mais padrões europeus comumente acordados e colaborem ativamente e contribuam para o trabalho de organizações de desenvolvimento de padrões europeus estabelecidas e de fato e comunidades e plataformas de código aberto.

Espera-se que os projetos selecionados contribuam para a iniciativa BRIDGE e participem ativamente de suas atividades.

Nível de Prontidão Tecnológica - Nível de prontidão tecnológica esperado dos projetos concluídos

Espera-se que as atividades atinjam TRL 7-8 até o final do projeto – veja Anexo Geral B. As atividades podem começar em qualquer TRL.

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