Projektbeschreibung
KI-Lösungen für den Energiesektor entwickeln
KI ist entscheidend, um innovative Energielösungen und den Energiesektor insgesamt zu optimieren, zu testen und zu warten. Trotz der Vorteile sind umfassende Tests und Validierung notwendig, um die Sicherheit und Haltbarkeit der Systeme sicherzustellen. Für die Tests sind oft teure und schwer zugängliche Werkzeuge notwendig. Über das EU-finanzierte Projekt AI-EFFECT soll der Zugang zu den erforderlichen Werkzeugen und Einrichtungen für die Entwicklung, Tests und Validierung von KI-Lösungen für den Energiesektor erleichtert werden. Dafür wird eine neue europäische Test- und Versuchsanlage aufgebaut, die aus verteilten, virtuell vernetzten europäischen Anlagen besteht, die bereits existieren. Zusätzlich wird eine digitale Plattform für die Interoperabilität, Skalierbarkeit und Flexibilität für Nutzende und Ressourcen eingerichtet.
Ziel
AI-EFFECT will establish a European Testing Experimentation Facility (TEF) for developing, testing, and validating AI applications in the energy sector. It will be distributed across nodes, virtually connecting existing European facilities. The solution includes a digital platform leveraging European building blocks for interoperability, flexibility, and scalability. AI-EFFECT aims to be a central hub for testing energy sector AI algorithms, fostering collaboration across utilities, industry, academia, and regulatory authorities. Resilience is ensured through a decentralized design, aligning with the EU Energy Data Spaces framework.
The project involves developing 4 use cases/nodes addressing key energy challenges, focusing on district heating, transmission congestion management, DERs integration, and energy communities. The framework involves utilities proposing challenges, vendors developing algorithms, and researchers contributing solutions. Each use case has evaluation criteria, baselines, and benchmarks. AI certification procedures, including interpretability and verification, will be implemented, and the evaluation process will be automated.
Benchmarks and certifications are publicly available, encouraging open-source contributions. The project breaks sector barriers, leveraging existing infrastructures and technologies for cross-sectoral collaboration. The platform enforces policies for data quality, integrity, and privacy, promoting controlled data sharing and collaboration. Secure APIs ensure controlled interactions, including risk and security assessments. The consortium explores certification, standardization, and quality requirements in line with the EU AI Act.
Governance and business models for the enduring AI-EFFECT will be examined, considering the EU AI Act. The consortium aims to make AI-EFFECT a sustained business beyond initial funding, seeking input from members, other TEFs, and regulatory authorities for the preferred model.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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91120 Palaiseau
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4760-563 Louro Vila Nova De Famalicao
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3700 Ronne
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
28042 Madrid
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Partner (1)
Partnerorganisationen tragen zur Umsetzung der Aktion bei, unterzeichnen jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung.
6812AR Arnhem
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