Enerji sektöründe yapay zeka temel modellerinin eğitimi ve geliştirilmesini desteklemek için veri paylaşımı

Beklenen Sonuç:

Projelerin aşağıdaki beklenen sonuçların tümüne katkıda bulunması beklenmektedir:

• Gizlilik ve güvenliği sağlarken, yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla enerji uygulamalarında büyük veri kümelerini toplamak, paylaşmak ve kullanmak için etkili ve yenilikçi yöntemler.
• Geliştirilmiş şebeke gözlemlenebilirliği, arz ve talep tahmini, gelişmiş depolama ve yenilenebilir enerji entegrasyonu, talep tarafı esnekliği ve enerji verimliliği yoluyla enerji sisteminin dijitalleşmesini desteklemek için gelişmiş ve - mümkün olduğunca - açık kaynaklı yapay zeka temel modelleri.
• Güvenli ve sorunsuz veri alışverişi için enerji sistemi aktörleri arasında artırılmış işbirliği, bilgi paylaşımı ve birlikte çalışabilirlik.
• Proje bitiminden sonra da sonuçların FAIR (Bulunabilir, Erişilebilir, Birlikte Çalışabilir, Yeniden Kullanılabilir) olmasını, açık kaynak olmasını ve teknoloji evrimine uyum sağlamasını sağlayan yapay zeka model geliştirme için gelişmiş metodolojiler.

Kapsam:

Yapay zeka modellerinin kalitesi, eğitimleri için kullanılan verilerin miktarına, kalitesine ve temsil edilebilirliğine büyük ölçüde bağlıdır. Projelerin, enerji sektörünün temel odak alanlarında enerji geçişini hızlandırmak için kapsamlı veri kümeleri kullanarak yapay zeka temel modellerini geliştirmeye, eğitmeye ve test etmeye odaklanması beklenmektedir. Projelerin şunları yapması beklenmektedir:

• Daha önce finanse edilen Ortak Avrupa enerji veri alanı projelerinin sonuçlarına ve Data 4 Energy uzman grubunun devam eden çalışmalarına dayanarak, projelerin çeşitli enerji aktörleri arasında veri paylaşımı için yenilikçi yöntemler ve veri yönetimi stratejileri göstermesi beklenmektedir. Projelerin, teklif sunulduğu anda büyük ilgili veri kümelerine erişimleri olduğunu göstermesi beklenmektedir.
• Projelerin, yapay zeka temel modellerinin geliştirilmesini desteklemek için verileri etkili, güvenli ve şeffaf bir şekilde paylaşmak için yenilikçi stratejiler geliştirmesi beklenmektedir. Keşfedilebilecek stratejilerin gösterge niteliğindeki sınırlı olmayan bir listesi, gizli verilerin entegrasyonuna izin vermek için veri alanı bağlayıcılarının veya modellerin federasyonlu eğitiminin kullanılmasıdır; veri boşluklarını doldurmak veya verilerin kalitesini iyileştirmek için ara bir adım olarak sentetik veri oluşturulması da araştırılabilir. Projeler, 'yapay zeka spor salonu' gibi diğer yenilikçi veri paylaşım stratejilerini de araştırabilir. Projede geliştirilecek veri yönetimi stratejileri, projenin bitiminden sonra bile ölçeklenebilir ve işlevsel olacak şekilde tasarlanmalıdır.
• Projelerin, enerji sektörüne özel temel modeller geliştirmesi ve aşağıdaki kullanım durumlarından en az birini - veya daha fazlasını - ele alması beklenmektedir: elektrik şebekelerinin planlanması ve işletilmesi (statik güç akışı modellemesi ve dinamik EMT modellemesi dahil), tahmin, tıkanıklık yönetimi, anomali tespiti, arıza teşhisi, tahmine dayalı bakım, esneklik yönetimi, talep tarafı enerji verimliliği, elektrikli araçların akıllı ve çift yönlü şarjı veya enerji sisteminin dijitalleşmesi hedefine katkıda bulunan diğer kullanım durumları.
• Projelerin, geliştirilen temel modellerin laboratuvar göstericilerinde ve gerçek yaşam pilotlarında derinlemesine test ve doğrulamasını yapması, daha önce finanse edilen "Yapay Zeka test ve deney tesisleri (TEF'ler)" projelerinin sonuçlarına dayanarak ve tesislerini kullanarak yapması beklenmektedir. Gerçek yaşam pilot uygulamaları için düzenleyici kum havuzları da düşünülebilir.
• Projelerin, veri sahipleri (örneğin enerji şirketleri, şebeke operatörleri, varlık sahipleri), uygulama geliştiricileri (örneğin startup'lar, KOBİ'ler, hiperskalacılar) ve model dağıtıcıları (örneğin endüstri, şebeke operatörleri, ekipman üreticileri) dahil olmak üzere geniş bir paydaş grubunu bir araya getirerek işbirliği ve ortak veri alışverişi alanı sağlaması beklenmektedir.
• Modellerin eğitimini ve geliştirilmesini ölçeklendirmek için projeler, bilgi işlem kapasitesinden yararlanabilir...