IoT（Internet-of-Things）パラダイムは、市民、商業、住宅のインフラレベルまでスケールアップすることが可能です。スマートグリッド、スマートホーム技術、ビルディングオートメーションシステムの普及により、エネルギーの最適化は分散型AIアプローチの手の届くところにあります。

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スマートグリッドは、センサー、コントローラー、機械がネットワーク化されたシステムで、データを共有し、グローバルな目標に向けて集合的に最適化します。スマートグリッドは、エネルギー使用をインテリジェントに管理し、コスト削減、安全性の向上、人間の快適性を確保することができます。しかし、大量のデータを利用するため、プライバシーリスクや計算コストが発生します。

連合学習は、データのプライバシーを守りつつ、インテリジェンスを共有してパフォーマンスを向上させるために使用できます。さらに、ディープ強化学習は、スマートグリッド内の機械の環境変化や個々の要件に合わせて操作を調整する適応型コントローラを提供するために使用することができます。STADLEプラットフォームは、この2つのアプローチを組み合わせて、プライベートで適応性の高い分散型AIを提供します。

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