Innerhalb einer Projektlaufzeit von 24 Monaten hat dieses Projekt das Ziel bestehende White-Box KI-Modelle hinsichtlich ihrer Energieeinsparpotentiale sowohl auf Hardwareseite, auf Modellseite als auch auf der Kommunikationsseite (im verteilten Training) zu analysieren und die praktische Anwendbarkeit der evaluierten Techniken und damit erzielte Einsparpotentiale insbesondere in der Energiewirtschaft zu demonstrieren. Beispielhafte Technologien, anhand derer das Energieeffizienzpotenzial demonstriert werden soll, sind die Weiterentwicklung der Hardware in Richtung FPGA, föderiertes Lernen, Distributed Training, Model Recycling und weitere innovative Ansätze. In einem anwendungsbezogenen Dialog mit der Energie- und Digitalwirtschaft im Rahmen von Workshops sollen die zu betrachtenden KI-Anwendungen konkretisiert und die erarbeiteten Ergebnisse wissenschaftlich ausgewertet werden.
Deadline
Die Frist für den Eingang der Angebote war 2021-10-01.
Die Ausschreibung wurde veröffentlicht am 2021-09-01.
Auftragsbekanntmachung (2021-09-01) Objekt Umfang der Beschaffung
Titel: Forschungsdienste
Kurze Beschreibung:
Innerhalb einer Projektlaufzeit von 24 Monaten hat dieses Projekt das Ziel bestehende White-Box KI-Modelle hinsichtlich ihrer Energieeinsparpotentiale sowohl auf Hardwareseite, auf Modellseite als auch auf der Kommunikationsseite (im verteilten Training) zu analysieren und die praktische Anwendbarkeit der evaluierten Techniken und damit erzielte Einsparpotentiale insbesondere in der Energiewirtschaft zu demonstrieren.
Beispielhafte Technologien, anhand derer das Energieeffizienzpotenzial demonstriert werden soll, sind die Weiterentwicklung der Hardware in Richtung FPGA, föderiertes Lernen, Distributed Training, Model Recycling und weitere innovative Ansätze. In einem anwendungsbezogenen Dialog mit der Energie- und Digitalwirtschaft im Rahmen von Workshops sollen die zu betrachtenden KI-Anwendungen konkretisiert und die erarbeiteten Ergebnisse wissenschaftlich ausgewertet werden.
Innerhalb einer Projektlaufzeit von 24 Monaten hat dieses Projekt das Ziel bestehende White-Box KI-Modelle hinsichtlich ihrer Energieeinsparpotentiale sowohl auf Hardwareseite, auf Modellseite als auch auf der Kommunikationsseite (im verteilten Training) zu analysieren und die praktische Anwendbarkeit der evaluierten Techniken und damit erzielte Einsparpotentiale insbesondere in der Energiewirtschaft zu demonstrieren.
Beispielhafte Technologien, anhand derer das Energieeffizienzpotenzial demonstriert werden soll, sind die Weiterentwicklung der Hardware in Richtung FPGA, föderiertes Lernen, Distributed Training, Model Recycling und weitere innovative Ansätze. In einem anwendungsbezogenen Dialog mit der Energie- und Digitalwirtschaft im Rahmen von Workshops sollen die zu betrachtenden KI-Anwendungen konkretisiert und die erarbeiteten Ergebnisse wissenschaftlich ausgewertet werden.
Metadaten der Bekanntmachung
Originalsprache: Deutsch 🗣️
Dokumenttyp: Auftragsbekanntmachung
Art des Auftrags: Dienstleistungen
Verordnung: Europäische Union
Gemeinsames Vokabular für öffentliche Aufträge (CPV)
Code: Forschungsdienste📦 Ort der Leistung
NUTS-Region: Berlin
🏙️
Verfahren
Verfahrensart: Offenes Verfahren
Angebotsart: Angebot für alle Lose
Vergabekriterien
Wirtschaftlichstes Angebot
Referenz Daten
Absendedatum: 2021-09-01 📅
Einreichungsfrist: 2021-10-01 📅
Veröffentlichungsdatum: 2021-09-06 📅
Datum des Beginns: 2021-10-21 📅
Datum des Endes: 2023-06-30 📅
Kennungen
Bekanntmachungsnummer: 2021/S 172-449332
ABl. S-Ausgabe: 172
Objekt Umfang der Beschaffung
Kurze Beschreibung:
Innerhalb einer Projektlaufzeit von 24 Monaten hat dieses Projekt das Ziel bestehende White-Box KI-Modelle hinsichtlich ihrer Energieeinsparpotentiale sowohl auf Hardwareseite, auf Modellseite als auch auf der Kommunikationsseite (im verteilten Training) zu analysieren und die praktische Anwendbarkeit der evaluierten Techniken und damit erzielte Einsparpotentiale insbesondere in der Energiewirtschaft zu demonstrieren.
Innerhalb einer Projektlaufzeit von 24 Monaten hat dieses Projekt das Ziel bestehende White-Box KI-Modelle hinsichtlich ihrer Energieeinsparpotentiale sowohl auf Hardwareseite, auf Modellseite als auch auf der Kommunikationsseite (im verteilten Training) zu analysieren und die praktische Anwendbarkeit der evaluierten Techniken und damit erzielte Einsparpotentiale insbesondere in der Energiewirtschaft zu demonstrieren.
Beispielhafte Technologien, anhand derer das Energieeffizienzpotenzial demonstriert werden soll, sind die Weiterentwicklung der Hardware in Richtung FPGA, föderiertes Lernen, Distributed Training, Model Recycling und weitere innovative Ansätze. In einem anwendungsbezogenen Dialog mit der Energie- und Digitalwirtschaft im Rahmen von Workshops sollen die zu betrachtenden KI-Anwendungen konkretisiert und die erarbeiteten Ergebnisse wissenschaftlich ausgewertet werden.
Beispielhafte Technologien, anhand derer das Energieeffizienzpotenzial demonstriert werden soll, sind die Weiterentwicklung der Hardware in Richtung FPGA, föderiertes Lernen, Distributed Training, Model Recycling und weitere innovative Ansätze. In einem anwendungsbezogenen Dialog mit der Energie- und Digitalwirtschaft im Rahmen von Workshops sollen die zu betrachtenden KI-Anwendungen konkretisiert und die erarbeiteten Ergebnisse wissenschaftlich ausgewertet werden.
Die im Rahmen dieser Ausschreibung zu erbringende Leistung umfasst grundsätzlich fünf Leistungspakete. Um den Aufwand für die Leistungspakete besser abschätzen zu können, ist der ungefähre Soll-Arbeitsaufwand im Verhältnis zum Gesamtarbeitsaufwand als Richtwert in Prozent angegeben.
Die im Rahmen dieser Ausschreibung zu erbringende Leistung umfasst grundsätzlich fünf Leistungspakete. Um den Aufwand für die Leistungspakete besser abschätzen zu können, ist der ungefähre Soll-Arbeitsaufwand im Verhältnis zum Gesamtarbeitsaufwand als Richtwert in Prozent angegeben.
Leistungspaket 5: Kurzstudie und finales Gutachten (ca. 20 Prozent)
Verfahren
Rechtsgrundlage: 32014L0024
Sprachen, in denen Angebote oder Teilnahmeanträge eingereicht werden können: Deutsch 🗣️
Datum der Angebotseröffnung: 2021-10-02 📅
Zeitpunkt der Angebotseröffnung: 00:01