Datenaustausch für das Training von KI-Basismodellen im Energiesektor

Worum geht es in dieser Ausschreibung?

Das Thema fördert Projekte, die einen sicheren Datenaustausch und KI-Basismodelle (wo immer möglich quelloffen) für das Energiesystem entwickeln, die in Labor- und Pilotprojekten unter realen Bedingungen getestet werden. Die Projekte sollen den Technologie-Reifegrad 7-8 erreichen.

Was fördert diese Ausschreibung?

Gegenstand

Die Qualität von KI-Modellen hängt von Menge, Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. Die Projekte sollten KI-Basismodelle unter Verwendung umfangreicher Datensätze entwickeln, trainieren und testen, um die Energiewende in zentralen Bereichen des Sektors zu beschleunigen. Aufbauend auf früheren Arbeiten zum gemeinsamen europäischen Energiedatenraum und zur Expertengruppe Data 4 Energy sollen sie bei Einreichung des Vorschlags den Zugang zu großen einschlägigen Datensätzen nachweisen und innovative, skalierbare Strategien für Data Governance und Datenaustausch entwickeln, die auch nach Projektende einsatzfähig bleiben. Zu den zu prüfenden Strategien gehören Datenraum-Konnektoren, föderiertes Training, das die Nutzung vertraulicher Daten ermöglicht, synthetische Daten zum Schließen von Lücken sowie ein KI-Trainingsumfeld.

Was von den Projekten erwartet wird

• Entwicklung von Basismodellen für mindestens einen Anwendungsfall im Energiebereich, etwa Planung und Betrieb von Stromnetzen (statische Lastflussberechnung und dynamische Modellierung elektromagnetischer Ausgleichsvorgänge), Prognosen, Engpassmanagement, Anomalieerkennung, Fehlerdiagnose, vorausschauende Instandhaltung, Flexibilitätsmanagement, nachfrageseitige Energieeffizienz oder intelligentes und bidirektionales Laden von Elektrofahrzeugen.
• Test und Validierung der Modelle in Labordemonstratoren und Pilotprojekten unter realen Bedingungen unter Nutzung von Einrichtungen aus früheren Projekten zu KI-Test- und Versuchseinrichtungen; regulatorische Reallabore können in Betracht gezogen werden.
• Zusammenführung von Dateninhabern (zum Beispiel Versorgungsunternehmen, Netzbetreiber und Anlageneigentümer), Anwendungsentwicklern (Start-ups, KMU, Hyperscaler) und Betreibern der Modelle (Industrie, Netzbetreiber, Ausrüstungshersteller).
• Die Projekte können die Rechenkapazität der KI-Fabriken der Kommission nutzen, insbesondere der drei, die auf Energieanwendungen ausgerichtet sind.
• Einhaltung ethischer Grundsätze sowie der Grundsätze der Sicherheit und der Gefahrenabwehr mit fest verankerter Transparenz, Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht, quelloffene Entwicklung, wo dies machbar ist, und Vermeidung von Verzerrungen, damit die Daten unterschiedliche Bevölkerungsgruppen abbilden.
• Beitrag zur und Mitwirkung an der BRIDGE-Initiative.

Die Tätigkeiten sollen bis zum Projektende den Technologie-Reifegrad 7-8 erreichen und können auf jeder Stufe beginnen.

Erwartete Ergebnisse

Alle der folgenden Ergebnisse: wirksame, innovative Methoden zur Erhebung, zum Austausch und zur Nutzung großer Energiedatensätze für das KI-Training unter Wahrung von Datenschutz und Sicherheit; fortschrittliche und, wo immer möglich, quelloffene Basismodelle, die die Digitalisierung des Energiesystems durch eine bessere Beobachtbarkeit der Netze, Angebots- und Nachfrageprognosen, die Integration von Speichern und erneuerbaren Energien, nachfrageseitige Flexibilität und Energieeffizienz unterstützen; mehr Zusammenarbeit und Interoperabilität zwischen den Akteuren im Energiebereich für einen sicheren Datenaustausch; sowie KI-Entwicklungsmethoden, deren Ergebnisse über das Projekt hinaus auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar bleiben, quelloffen sind und an den technologischen Wandel angepasst werden können.

Wann endet die Einreichungsfrist?

1. Dezember 2026 (26 Tage)