Name des Teilehmers: Philipp Wiesner
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Die Einführung des Internets der Dinge (IoT), intelligenter Umgebungen und der Industrie 4.0 erfordert eine hochgradig verteilte Datenverarbeitung in der Umgebung des Netzwerks, die als Edge- oder Fog-Computing bezeichnet wird. Indem wir die lokale Datenverarbeitung durch die geografische Nähe von Rechenknoten und Sensoren oder Endgeräten ermöglichen, können wir Latenzzeiten reduzieren, Bandbreite sparen und die Vertraulichkeit der Daten gewährleisten. Ein wichtiger Anwendungsbereich des Edge Computing ist die künstliche Intelligenz, auch bekannt als Edge Intelligence. Neuartige Ansätze des maschinellen Lernens, wie z. B. föderiertes Lernen, gewährleisten die Vertraulichkeit in Edge-Szenarien, führen aber zu einem zusätzlichen Energieverbrauch bei oft energiebeschränkter Hardware.
Ein ähnlicher Paradigmenwechsel wie von der zentralisierten Cloud zum hochgradig verteilten Edge-Computing findet in der Energiebranche statt. Während früher die meiste Energie von großen, zentralisierten Erzeugern wie Atom- und Kohlekraftwerken bereitgestellt wurde, wird die Energieerzeugung im Zuge des Übergangs zu erneuerbaren Energiequellen zunehmend dezentralisiert. Solar- und Windkraftanlagen breiten sich über große Flächen aus und dringen in den städtischen Raum vor. Die Steuerung der Energiesysteme wird jedoch immer schwieriger, da die Verteilung und die Variabilität zunehmen. Daher konzentrieren sich Forschung und Industrie darauf, auch die Nachfrageseite an die Verfügbarkeit grüner Energie anzupassen.
Das Projekt SYNERGY versucht, Synergien in den Bereichen Edge Intelligence und dezentrale Energiegewinnung durch Co-Simulation und Experimente auf realer Hardware zu identifizieren und zu nutzen. Das übergeordnete Ziel ist, den ökologischen Fußabdruck zukünftiger Edge-Intelligence-Anwendungen zu reduzieren und zu einer CO2-neutralen KI beizutragen.
Software Campus-Partner: TU Berlin & Huawei
Umsetzungszeitraum: 01.04.2022 – 31.03.2024
