Was Sympheny antreibt, und was nicht.
Eine klare Erläuterung, wie Sympheny Mathematik, Datenintelligenz und maschinelles Lernen einsetzt und was genau mit Ihren Daten geschieht.
Drei klar abgegrenzte Ebenen: jede transparent und zweckgerichtet.
Sympheny arbeitet über drei Ebenen. Nur die erste ist an den eigentlichen Berechnungen beteiligt. Die anderen beiden unterstützen die Datenaufbereitung und, optional, die Bedarfsprognose, niemals die Optimierung selbst.
Der Kern von Sympheny ist ein Optimierungsmodul für gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung (MILP), einen strengen mathematischen Ansatz aus dem Ingenieurwesen und dem Operations Research. Es findet die optimale Konfiguration des Energiesystems unter Berücksichtigung Ihrer technischen, wirtschaftlichen und regulatorischen Randbedingungen.
Jedes Ergebnis ist vollständig deterministisch und nachprüfbar: Dieselben Eingaben erzeugen stets dieselben Ergebnisse, und jede Empfehlung lässt sich auf die zugrunde liegenden Gleichungen zurückführen. Es gibt keine Blackbox und keine KI in den Berechnungen.
Um reale Energiedaten effizient zu verarbeiten, wendet Sympheny etablierte statistische Clustering-Methoden an, darunter OPTICS, DBSCAN, k-medoids und k-means, um typische Bedarfsmuster und Lastprofile aus Ihren Eingabedaten zu identifizieren.
Diese Methoden werden vollständig intern vom Sympheny-Team entwickelt und gewartet. Ihre Daten werden innerhalb der Plattform verarbeitet und niemals an externe Modelle übermittelt oder zum Trainieren eines Systems verwendet.
Wenn Sie es aktivieren, kann Sympheny Modelle des maschinellen Lernens einsetzen, um die Bedarfsprognose zu unterstützen. Diese Modelle wurden ausschliesslich mit synthetischen und forschungsbasiert erzeugten Daten aus kontrollierten Studien trainiert, niemals mit Daten aus einem Kundenprojekt.
Diese Funktion ist standardmässig inaktiv. Sie entscheiden, ob Sie sie aktivieren, und diese Entscheidung hat keine Auswirkungen auf die zentralen Optimierungsfähigkeiten der Plattform.
Sympheny basiert auf einem mathematisch strengen MILP-Kern, ergänzt um interne Datenintelligenz und optionale ML-basierte Bedarfsprognose, mit vollständiger Transparenz und ohne jemals Kundendaten zu verwenden für das Training von Modellen.
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Wir stellen auf Anfrage einen Auftragsverarbeitungsvertrag, eine Liste der Unterauftragsverarbeiter und eine technische Beschreibung der KI-Komponenten der Plattform bereit. Sprechen Sie mit uns vor der Beschaffung: Wir machen die Prüfung einfach.
