SECAI steht für Sustainable heating through Edge-Cloud-based AI systems. Die Kombination von Edge- und Cloud-Technologien soll Optimierungspotenziale in der Heizungssteuerung von Privatwohnungen und der Gesamtheizungsanlage in Bestandsgebäuden identifizieren. Edge Computing ist eine Technologie, die mit dem Internet of Things Relevanz gewinnt. Immer mehr Gegenstände haben Sensoren oder Aktoren, die Daten erfassen und darauf regieren. Edge-Lösungen verarbeiten diese Daten an dem Ort, an dem sie entstehen.
Angestrebt ist eine vernetze, KI-basierte Heizlösung. Derzeit bestehende Lösungen im Bereich der Heizungssteuerung betrachten nur einzelne Wohnungen. Eine Vernetzung der verschiedenen Edge-Geräte eines Gebäudes zur ganzheitlichen Optimierung und nachhaltigen Energieeinsparung fehlt.
Im Rahmen des Projekts ist unter anderem die Entwicklung von Federated-Learning-basierten KI-Algorithmen geplant, um Heizaktivitäten und -bedarfe zu analysieren. Ziel ist es, anhand dieser Ergebnisse personalisierte Handlungsempfehlungen und automatisierte Steuerungsmaßnahmen abzuleiten. Anders als bisherige Lösungen betrachtet SECAI dabei nicht nur einzelne Wohnungen, sondern das Zusammenspiel von diversen Teilen unserer Wohn- und Lebensumgebung – vom einzelnen Sensor über die Wohnung und das Gebäude bis zum gesamten Gebäudekomplex.
SECAI soll skalierbare, kostengünstige Heizlösungen für die Wohnungswirtschaft entwickeln, dazu beitragen, Heizkosten signifikant zu reduzieren und dabei bereits bestehende Konzepte europäischer und deutscher Initiativen wie ForeSight und Gaia-X für Interoperabilität und Datensicherheit einbeziehen.
„In SECAI werden drei wichtige Aspekte des Heizens adressiert: die KI-gestützte Anpassung der Heizungssteuerung in der Wohnung, die Optimierung der Anlagensteuerung im Keller und die Motivation der Mietenden. Durch diesen Dreiklang erwarten wir eine deutliche, validierte Einsparung von Heizkosten bereits ohne Eingriff in die Gebäudephysik“, führt Birgid Eberhardt, Bereichsleiterin Forschung & Entwicklung der GSW Sigmaringen aus. „Viele der derzeit existierenden digitalen Heizlösungen haben lediglich Gadget-Charakter. Mit SECAI werden wir unter Anwendung moderner KI-Methoden eine wirklich smarte Heizlösung als Service entwickeln, die den Anwenderinnen und Anwendern echte Mehrwerte bietet und dabei hilft CO2 einzusparen“, so Professor Oliver Thomas Forschungsgruppenleiter, DFKI. „Mit Hilfe des Federated Learning können wir die großen Potenziale der KI dort nutzen, wo die sensiblen Daten entstehen und auch bleiben sollen, nämlich datenschutzkonform in den Wohnungen. Für SECAI und darüber hinaus bietet der Ansatz viele Chancen, KI unter Erhalt von hoher Nutzendenakzeptanz in innovativen Geschäftsmodellen einzusetzen“, ergänzt Simon Hagen, Senior Researcher DFKI-Forschungsbereich Smart Enterprise Engineering.
Das Forschungsprojekt hat eine Laufzeit von drei Jahren. Das Konsortium besteht aus sechs Partnern: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), Forschungsvereinigung Elektrotechnik beim ZVEI, Goethe-Universität Frankfurt, GSW Sigmaringen, Strategion (Konsortialleitung) und wibutler. Quelle: ZVEI /pgl
