Ein interaktiver KI-Assistent zur Analyse und Optimierung von Energiesystemen, Teilvorhaben: Industriegerechte Anwendung für Rechenzentren

Description: Die Industrie steht vor wachsenden Herausforderungen im Energiemanagement: steigende Komplexität der Energiesysteme, ungenutzte Datenmengen, Fachkräftemangel, hohe Energiekosten und zunehmende regulatorische Anforderungen. Effizienzpotenziale bleiben oftmals ungenutzt, da notwendige Analysen zu spät oder nur mit hohem Aufwand durchgeführt werden. Das Projekt etaGPT setzt hier an und nutzt KI-basierte Assistenzsysteme, insbesondere Large Language Models (LLMs), um die Analyse und Optimierung von Energiesystemen zu beschleunigen. Ziel ist es, Energiemanager durch schnellere, präzisere Auswertungen zu unterstützen und die Umsetzung von Energieeffizienzmaßnahmen zu vereinfachen. Die Anwendung fokussiert dabei die drei Hauptbereiche: 1. Identifikation von Effizienzmaßnahmen 2. Umsetzung von Maßnahmen 3. Visualisierung und Reporting Durch praxisnahe Lösungen und die Einbindung von Industriepartnern wird die Umsetzungsgeschwindigkeit gesteigert, ohne die Umsetzungsqualität zu beeinträchtigen. Innovationspunkte wie Offline-Fähigkeit, energieeffizienter Betrieb, modellagnostische Lösungen sowie ein hybrider Ansatz sorgen für flexible, skalierbare und datensichere Anwendungen, die die Energiewende unterstützen und die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie stärken.

SupportProgram

Tags: Energiewende ? Rechenzentrum ? Energiemanagement ? Energiekosten ? Energiesystem ? Energieeffizienz ? Wettbewerbsfähigkeit ?

Region: Hessen

Bounding boxes: 9° .. 9° x 50.55° .. 50.55°

License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Finanzielle Förderung)
• DARZ GmbH (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Time ranges: 2025-05-01 - 2028-04-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Sub-project: Industry-oriented application for data centers
  Description: The industry is facing growing challenges in energy management: increasing complexity of energy systems, unused data volumes, a shortage of skilled workers, high energy costs and increasing regulatory requirements. Efficiency potential often remains untapped because the necessary analyses are carried out too late or only at great expense. This is where the etaGPT project comes in and uses AI-based assistance systems, in particular Large Language Models (LLMs), to accelerate the analysis and optimization of energy systems. The aim is to support energy managers with faster, more precise evaluations and to simplify the implementation of energy efficiency measures. The application focuses on three main areas: 1. identification of efficiency measures 2. implementation of measures 3. visualization and reporting Practical solutions and the involvement of industry partners increase the speed of implementation without compromising the quality of implementation. Innovation points such as offline capability, energy-efficient operation, model-agnostic solutions and a hybrid approach ensure flexible, scalable and data-secure applications that support the energy transition and strengthen the competitiveness of the industry. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1141181

Status

Aktiv

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