Sustainable heating through Edge-Cloud-based AI systems
SECAI
Mehr als 70% der deutschen Haushalte, die noch immer fossile Brennstoffe wie Erdgas und Öl nutzen, leiden unter steigenden Energiepreisen. Außerdem sind sie für rund 18% der CO2-Emissionen durch Beheizung, Kühlung und Warmwasserbereitung verantwortlich.
Das SECAI-Projekt tritt an, um dieses Problem zu lösen. SECAI verfolgt das Ziel, die Heizungssteuerung in Mehrfamilienhäusern durch den Einsatz moderner Technologien zu optimieren. Dafür wird das Projekt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.
Für Betreiber & Vermieter
Skalierbare Lösung
Das SECAI-Projekt soll für die Wohnungswirtschaft eine skalierbare und kostengünstige Heizlösung entwickeln. Aktuelle Lösungen sind häufig auf die Einzelraumregelung beschränkt und beziehen noch nicht die Zentralheizung des Gebäudes mit ein.
Die Heizkosten von Mietenden sollen signifikant und nachhaltig reduziert werden. Dabei setzt SECAI gezielt auf datenschutzkonforme Edge-Technologien, um die Privatsphäre der Nutzenden zu schützen.
Kombination aus Cloud & Edge
Projektbeschreibung
Im SECAI-Projekt werden mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) im Edge-Cloud-Kontext fortschrittliche, ökologisch verantwortungsbewusste und zeitnah umsetzbare Lösungen konzipiert. Das Ziel ist die Revolution der Heizungsanforderungen von Privatwohnungen an der Schnittstelle von Smart Living und Energieeffizienz. Ein zentraler Fokus liegt auf der nahtlosen Integration von Edge- und Cloud-Technologien, wobei die Synergien beider Ansätze gezielt genutzt werden. Hierbei werden sensible Nutzerdaten lokal auf Edge-Geräten verarbeitet, um datenschutzkonforme KI-Modelle zu trainieren. Diese Modelle werden mittels eines innovativen Federated-Learning-Ansatzes ressourcenschonend in der Cloud optimiert, wodurch Anonymität gewährleistet bleibt.
Die eigentliche Anwendung der KI-Modelle erfolgt wiederum dezentral auf den Edge-Geräten. Die im Rahmen des Projekts entwickelten KI-Services können Optimierungspotenziale in der Heizungssteuerung von Privatwohnungen sowie Gesamtheizungsanlagen in Bestandsgebäuden erkennen. Diese Services sind dazu in der Lage, unmittelbar auf Veränderungen im Nutzerverhalten oder relevante Umgebungsvariablen zu reagieren, welche durch die Edge-Sensorik erfasst werden. Hierbei setzt SECAI auf bewährte Ansätze aus dem GAIA-X-Kontext, um jederzeit die Hoheit über die Daten den Bewohnern zu überlassen. Gleichzeitig werden maßgeschneiderte Endnutzeranwendungen entwickelt, um eine optimale Nutzererfahrung sicherzustellen.
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