Die OTH Amberg-Weiden konzentriert sich im Projekt PowerizeD auf die Erforschung von Federated Learning zur Gewinnung von KI-Modellen, die Speicherplatz und Rechenzeit effizient in Embedded Plattformen eingesetzt werden können, um das Verhalten der jeweiligen elektronischen Komponenten, speziell Leistungselektronik-Komponenten, nachzubilden. Ziel ist es, dass die mittels Federated Leanring ermittelten KI-Modelle eine Genauigkeit erreichen, die heutigen Level 3 Modellen entspricht, wobei allerdings die Ausführungszeit erheblich kürzer sein soll, etwa äquivalent zur Berechnung von State-of-the-Art Level 2 Modellen. Mit dieser übergeordneten Zielsetzung fügt sich das Teilvorhaben der OTH nahtlos in das europäische Gesantprojekt Powerized ein. Übergeordnetes Ziel von PowerizeD ist es, Technologien für digitalisierte und intelligente Leistungselektronik zu entwickeln, um eine nachhaltige und resiliente Energieerzeugung, -übertragung und -anwendung zu ermöglichen. PowerizeD verbessert den Grad der mechanischen und elektrischen Integration neuer Treiberschaltungen in die Leistungselektronik und ermöglicht zum ersten Mal eine gemeinsame Optimierung aller Leistungsschalterfunktionalitäten. Im Hinblick auf die gemeinsame Nutzung von Daten entlang der Wertschöpfungskette verfolgt PowerizeD den neuartigen Ansatz des Federated Learning als methodischen Ansatz für eine inhärent verschlüsselte Übertragung vertraulicher und geschützter Daten. Neu ist auch die Verwendung detaillierter elektrischer physikalischer Modelle in digitalen Zwillingen von in Echtzeit digital überwachten und gesteuerten leistungselektronischen Geräten. Das Konsortium deckt gesamte Wertschöpfungskette von den Werkstoffen bis zum "System der Systeme" ab. Die Anwendbarkeit der innovativen Ansätze wird über mehrere Demonstratoren dargestellt, die mehrere Industriebereiche adressieren. PowerizeD adressiert die drei Megatrends Unabhängigkeit, Nachhaltigkeit und Digitalisierung.