AI4EA – Artificial Intelligence for Energy Access

Das vom Reiner Lemoine Institut (Deutschland) geleitete AI4EA-Projekt, konzentriert sich auf die Entwicklung von wegweisenden Lösungen zur Verbesserung des Zugangs zu Elektrizität in Westafrika. In Zusammenarbeit mit Einrichtungen wie Atlas AI PBC (USA), der Université Abdou Moumouni (Niger) und dem Clean Technology Hub (Nigeria) nutzt diese Initiative künstliche Intelligenz, um hochauflösende Strombedarfsprofile für nicht-urbane Regionen in Niger, Nigeria, Benin, Togo und Ghana zu entwickeln.

Schließen von Datenlücken in der ländlichen Elektrifizierung

Elektrizität ist eine wesentliche Voraussetzung für die Resilienz von Gemeinschaften und die wirtschaftliche Entwicklung, insbesondere in ländlichen Gebieten Westafrikas, wo nur wenige Daten über die Stromnachfrage vorliegen. Das AI4EA-Projekt zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es detaillierte, handlungsorientierte Daten für lokale Elektrifizierungsbehörden und politische Entscheidungsträger bereitstellt, um fundiertere Entscheidungen bezüglich der Infrastrukturentwicklung und Energiepolitik zu ermöglichen.

Erstellen zuverlässiger Bedarfsmodelle

Das Projekt nutzt umfassende Datensätze, die im Rahmen des PeopleSuN-Projekts am RLI in verschiedenen geopolitischen Zonen Nigerias gesammelt wurden, zusammen mit fortschrittlichen Fernerkundungsdaten von Atlas AI und zusätzlichen regionalen Datensätzen von WASCAL. Diese Daten bilden die Grundlage für die Entwicklung robuster KI-Modelle, die sorgfältig trainiert, validiert und getestet werden, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Von Daten zu Auswirkungen

Durch detaillierte Analysen und Modellierungen erstellt das AI4EA-Projekt standardisierte Bedarfsprofile für die Zielländer. Diese Profile helfen bei der Vorhersage des künftigen Energiebedarfs und bei der Anpassung der Energiesysteme an die sich verändernde Dynamik von Klima und Bevölkerungswachstum.

Zusammenarbeit für nachhaltige Entwicklung

Unterstützt durch den Lacuna Fund, ist dieses Projekt ein Beispiel für internationale Zusammenarbeit, die lokales und globales wissenschaftliches Know-how zusammenbringt. Die gewonnenen Erkenntnisse und Methodologien werden offen geteilt, was einem breiten Spektrum von Interessengruppen von lokalen Entwicklern bis hin zu internationalen Forschenden zugutekommt.

• Leitender Partner im Projekt
• Sammlung relevanter Datensätze koordinieren
• Unterstützung der Entwicklung eines Modells für maschinelles Lernen, das strombezogene sozioökonomische Aspekte über die untersuchten Gebiete hinaus vorhersagt
• Stochastische Modellierung von Nachfrageprofilen
• Organisation der Veröffentlichungsdetails der Ausgaben
• Gestaltung der Workshops zur Einbeziehung lokaler Interessengruppen