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Efficient AI for Networked Energy Systems

Brucke, Karoline und Räth, Christoph (2026) Efficient AI for Networked Energy Systems. Machine Learning Tea Talks at E.ON Energy Research Center, 2026-10-21, Aachen, Deutschland.

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Kurzfassung

What if you could train a powerful AI model in seconds instead of hours? Emerging unconventional computing methods like reservoir computing (RC) make this possible, and the energy sector is an ideal playground for it with plenty of possible applications for efficient AI. We start our presentation with a tour of AI research at the German Aerospace Center (DLR) and an accessible introduction to reservoir computing. We then dive into real applications at the DLR Institute of Networked Energy Systems: what the energy industry actually wants from AI, how RC performs on demand and electricity price forecasting, and why its tiny computational footprint makes it a hot candidate for edge AI and anomaly detection. We look forward to an open discussion on efficient AI and its role in future energy systems.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/228514/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung)
Titel:Efficient AI for Networked Energy Systems
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Brucke, Karolinekaroline.brucke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4510-8969NICHT SPEZIFIZIERT
Räth, ChristophChristoph.Raeth (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2026
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Time series, prediction networked energy systems, edge AI, reservoir computing
Veranstaltungstitel:Machine Learning Tea Talks at E.ON Energy Research Center
Veranstaltungsort:Aachen, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsdatum:21 Oktober 2026
Veranstalter :E.ON / RWTH
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D KIZ - Künstliche Intelligenz
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - Kurzstudien [KIZ]
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, OL
Institut für Frontier Materials auf der Erde und im Weltraum > Funktionale Granulate und Komposite
Hinterlegt von: Räth, Christoph
Hinterlegt am:04 Nov 2026 10:32
Letzte Änderung:04 Nov 2026 10:32

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