GridOS: AI-native OS for energy networks
KI-Modelle, die speziell für Netzoperationen trainiert wurden. Keine generische KI für Energie angepasst—speziell entwickelte Modelle für Netzaufgaben.
KI-Oberfläche, die die richtigen Werkzeuge für jede Netzaufgabe generiert
Strukturierte Datenschicht für KI-Reasoning über Netzoperationen
Eine Oberfläche für Netzbetreiber, Kunden und Datenteams
Läuft auf Modellen, die für Energie feinabgestimmt sind—nicht auf Allzweck-LLMs
GridOSEine Oberfläche für alle Netzoperationen
Die Betriebsschicht für Energienetze. Alle Netz-Workflows—Lastflussanalyse, Anschlussbearbeitung, Netzplanung—in einer KI-nativen Oberfläche.
Speziell für Energienetze entwickelt
Basierend auf Jahren der Forschung und tiefer Expertise in Netzprozessen
Rollenbasierte Oberfläche
Betreiber sehen Netztopologie. Kunden sehen Anschlussanfragen. Ingenieure sehen Datenpipelines.
Workflow-Automatisierung
Automatisierte Lastflussanalyse, Kapazitätsbewertung und Anschlussbearbeitung
Strukturierte Datenschicht
Netztopologie, Lastdaten und Anlagen-Informationen in einer strukturierten Schicht
Spezialisierte KI-Modelle
Modelle, die auf Netzoperationsdaten trainiert wurden. Übertreffen allgemeine LLMs bei Energieaufgaben—standalone oder in Agentensystemen.
Forschung
Kleine Modelle, die große bei Energieaufgaben schlagen
Jahre der Forschung zu domänenspezialisierten Modellen. Wir beweisen, dass kleinere Modelle, auf den richtigen Daten trainiert, größere allgemeine Modelle bei spezifischen Aufgaben schlagen. Fokus: produktionsreife Systeme für Energienetze.
Feinabstimmung für Energiedomäne
Verteilte Inferenz
Multi-Agenten-Systemdesign
On-Premise-Bereitstellung
EnergyAI Berlin
EnergyAI Berlin
Leipziger Pl. 16
10117 Berlin
Cairo Labs
5th Settlement
New Cairo
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