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| Projekttitel | Kompetenzaufbau zur nachhaltigen Nutzung datenbasierter künstlicher Intelligenz Technologien im Energiebereich |
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| Fördergeber | FFG - Qualifizierungsoffensive, Innovationscamputs M
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| Antragsteller | Fachhochschule Technikum Wien |
| Partner | ATB-Becker e.U. Elektrizitätswerke Frastanz GesellschaftmbH Elektrizitätswerke Reutte AG Hödl amKurs GmbH SCHEIBER Solutions GmbH Sonnenplatz Großschönau GmbH |
| Laufzeit | 18 Monate | 2022 - 2024 |
| Projektbeschreibung | Darstellung der Ausgangssituation und des Bedarfs für das Projekt: Im Zuge der Energiewende wird das Energiesystem dynamischer, kleinteiliger und damit komplexer. Die größte damit einhergehende Herausforderung für Unternehmen der Energiebranche ist die Digitalisierung. Als konkrete Maßnahme fokussierte das gegenständliche Vorhaben auf Technologien, welche unter dem Begriff Künstliche Intelligenz (KI) subsummiert werden. KI-Anwendungen ermöglichen Optimierungen hinsichtlich Effizienz und Effektivität. KI kann zur Schlüsseltechnologie in der Lösung komplexer Prozesse der Energiewende hinsichtlich Flexibilität, Resilienz und Sicherheit werden. Zur Nutzung der KI-Potenziale müssen Unternehmen drei Aufgabenfelder bearbeiten:
Darstellung der geplanten Ziele und des Nutzens des Projekts: Obwohl eine leidenschaftliche Diskussion rund um die Möglichkeiten von KI allgegenwärtig scheint, herrscht gleichzeitig große Unsicherheit geprägt durch fehlendes Fachwissen. Dies behindert in Unternehmen die Entwicklung von nachhaltigen KI-Anwendungen zur strategischen Nutzung von Daten. Besonders fordernd ist dies für KMUs. Deshalb entwickelte die FHTW im geplanten Projektvorhaben eine zukunftsorientierte und maßgeschneiderte Qualifizierungsmaßnahme. Konkret wurden dabei sowohl Grundlagenverständnis und Einordnung von KI-Technologien vermittelt als auch verfügbare Potenziale konkreter Anwendungsfälle aufgezeigt. Ziel des Innovationscamps KITE war es, Potenziale von KI strategisch nutzbar zu machen. Teilnehmende KMUs sollten ihre Daten hinsichtlich geeigneter Quantität und Qualität beurteilen können, konkrete Anwendungsfälle identifizieren und KI prototypisch umsetzen können. Zur Stärkung der Nachhaltigkeit waren weitere zentrale Ziele:
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| Dissemination |