aimpera ML-Core Plattform
KI in kritischer Infrastruktur – zuverlässig betreiben, überwachen und verbessern.
KI-Systeme in der Energiewelt müssen verlässlich, robust und rund um die Uhr verfügbar sein. Deshalb setzen wir auf die aimpera ML-Core Plattform: ein KI-Framework, das speziell für kritische Infrastruktur entwickelt wurde.
Sie umfasst automatisches Retraining, Monitoring, Fallback-Mechanismen und macht Modell-Confidence und Prognosequalität transparent – für belastbare Entscheidungen in Betrieb, Optimierung und Vermarktung.
Sicher ausrollen
Continuous Learning Framework mit kontrollierten Releases & Drift Detection, für sichere Modellupdates im Betrieb.
Qualitäts-Monitoring
Permanente, transparente Überprüfung der Genauigkeit durch standardisierte Metriken, inkl. Alerting, Health Checks und Fallback-Mechanismen.
Einheitlicher Workflow
Text: Einheitliche Pipelines für Training und Inferenz – reproduzierbar, versioniert und auditierbar (z. B. Pipeline-, Daten- und Modellstände).
Automatisches Retraining
Modelle bleiben aktuell: retraining-fähig bei Qualitätsabfall, nach Regeln oder Zeitplänen, ohne manuellen Aufwand.
End-to-End-ML-Infrastruktur
Volle Abbildung des KI-Lifecycles – vom Rohdatensignal bis zur produktiven Inferenz und API-Bereitstellung.
Schnell entwickeln
PyTorch-basierte Modellfactory für schnelle Iteration, skalierbares Training und performante Inferenz – ohne Vendor Lock-in.
Konfidenz- & Unsicherheitsband
Integrierte Konfidenzschätzungen und Unsicherheitsbänder als präzise Entscheidungsgrundlage.
Hybrid & robust
Kombination datengetriebener Modelle mit physikalischen Modellen und Digital Twins für maximale Robustheit.
Infrastrukturagnostisch
Infrastrukturunabhängig (Cloud / On-Prem / Hybrid) – mit transparenten Metriken und einfacher Integration in bestehende Systeme.
Funktionsweise
ML-Core ist ein Zeitreihen-KI-Framework, das für den Einsatz in kritischen Infrastrukturen entwickelt wurde: verlässlich, robust und 24/7-fähig. Es verarbeitet kontinuierlich Daten aus unterschiedlichen Quellen und stellt sie als konsistente Grundlage für Vorhersagen, Anomalieerkennung und Optimierungen bereit.
Ein vorgeschaltetes Processing übernimmt Data Validation, erkennt Lücken, Ausreißer und Strukturbrüche und harmonisiert Zeitreihen für die Modellverarbeitung. Darauf aufbauend entstehen standardisierte Features über Feature Engineering – reproduzierbar und konsistent über den gesamten Lifecycle hinweg.
Modelle werden im Betrieb kontinuierlich überwacht, inklusive Qualitätsmetriken und Confidence-Schätzungen. Bei Drift oder sinkender Güte greift automatisches Retraining mit kontrolliertem Rollout (z. B. Canary Deployment) und Fallback-Mechanismen. Die Ergebnisse sind über REST-API, Web-UI oder Export verfügbar – transparent, versioniert und auditierbar.
aimpera
aimpera ist ein Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und entwickelt praxistaugliche KI-Systeme für die Energiewelt von morgen. Ob Prognose, Steuerung oder Betriebsführung – unsere Plattformlösungen ermöglichen die intelligente Planung und Optimierung von Energiesystemen, von einzelnen Standorten bis hin zu virtuellen Kraftwerken.
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