Um auf allen Ebenen elektrischer Stromnetze die Spannungsqualität sowie den sicheren und zuverlässigen Betrieb des Netzes zu gewährleisten und dabei einen kostspieligen Ausbau der elektrischen Netzinfrastrukturen zu vermeiden, müssen die volatilen erneuerbaren Energien, verteilten Batteriespeicher und steuerbare Lasten intelligent miteinander verbunden werden. Ein solches System ist sehr komplex und wird den Einsatz von KI benötigen. Ziel des Projektes AI4DG ist die Erforschung und Entwicklung einer dezentralen KI-Plattform für eine sichere und autonome Steuerung des Verteilnetzes mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien. Zur Unterstützung der lokalen Netzstabilität benötigt das komplexe System den Einsatz von KI zur Abschätzung des aktuellen Netzzustands, zur Vorhersage der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien und zur Unterstützung von Netzsystemdiensten, die das Laden und Entladen von Batterien nutzen. Ein komplexes System, in dem die Komponenten eines zukünftigen Stromnetzes miteinander verbunden sind, ist störanfällig, insbesondere wenn die Steuerung der Komponenten an einer zentralen Stelle erfolgt. Um einen sicheren und zuverlässigen Netzbetrieb zu gewährleisten, muss die Kommunikation ausfallsicher sein. Damit die KI sicher arbeitet, wird ein verteilter KI-Ansatz untersucht. Wenn eine dezentrale KI-Einheit ausfällt, kann eine andere Einheit die Kontrolle übernehmen. Für diesen dezentralen KI-Ansatz wird Cognitive-Edge-Computing zur effizienten Steuerung, zur Verringerung der benötigten Ressourcen (Energie, Datenspeicher, Kommunikationsdaten) und zur Datensicherheit verwendet. Die KI-Methoden und die Cognitive-Edge-Architektur werden in einem Netz-Simulationslabor validiert und im Feld von Verteilnetzbetreibern evaluiert. Durch die Kooperation mit Frankreich können verschiedene Verteilnetz-Strukturen für eine Übertragbarkeit der KI-Methoden auf das europäische Energiesystem betrachtet und die etablierten, nationalen KI-Strategien bereichert werden.