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.
Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.
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: |
| ||||||||||||
| 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 |
Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags