Governance- und Finanzierungsmodelle mit mehrschichtigen Anforderungskonzepten: SmartLivingNEXT mit Kurs auf Realbetrieb 

Eine zentrale Rolle spielte im zweiten Quartal die Entwicklung einer zukünftigen Governance-Struktur durch den Konsortialpartner LMU München. Hier wurden zwei konkrete Modelle für die künftige Organisation des Datenraums ausgearbeitet. Beide Varianten wurden im Hinblick auf Aufgaben, Struktur, rechtliche Rahmenbedingungen und mögliche Zusammenarbeit mit Föderatoren durchdacht. Ziel ist eine tragfähige Lösung, die Interessenvielfalt, Vertrauen und rechtliche Anforderungen im Ökosystem berücksichtigt und auch langfristig skalierbar ist. Parallel wird aktuell ein Finanzierungsmodell entwickelt, das zunächst die Kosten, zum Beispiel von Aufbau und technischem Betrieb, in Data Spaces erfasst und sich anschließend dem Nutzen annähert. Auch rechtliche Grundlagen und Fragestellungen wurden analysiert und werden nun juristisch validiert. 

Einheitliche Regeln für die Datennutzung 

In diesem Quartal entwickelten DFKI, Materna und Fraunhofer ISST maschinenlesbare und einheitliche Regeln für den sicheren Zugang zu Daten im SmartLivingNEXT-Datenraum. Diese wichtigen Policies zur Bereitstellung von Assets im Datenraum legen fest, wer welche Daten unter welchen Bedingungen nutzen darf. Außerdem wurden erste Katalogeinträge in enger Zusammenarbeit mit den Satellitenprojekten erarbeitet und Assets wie beispielsweise Datensätze, Dokumente und Services in die Kataloge eingepflegt.   

Die Forscher bereiteten Haushaltsdaten des BaltBest-Systems der EBZ Business School so auf, dass sie nach Sensortyp getrennt als einzelne Assets genutzt werden können. Dies erleichtert es dem Datengeber zu steuern, welche Datentypen geteilt werden sollen. Der Datenkonsument kann sich die Datensätze für das Training von Modellen einfacher zusammenstellen. Die entsprechenden Assets wurden im Blueprint bereitgestellt.

Weitere Haushalte wurden mit Sensordaten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Tür-/Fensterkontakten und Stromverbrauch ausgestattet. Ziel ist es, Wärmeverbrauchsprognosen zu verbessern und neue Anwendungsfälle für das smarte Steuern von Haushaltsgeräten und die Optimierung des Energieverbrauchs mit Solarstrom und variablen Tarifen zu erproben. Dabei werden auch KI-Modelle direkt auf lokalen Geräten getestet. Zudem wird der Blueprint für die Nutzung durch die Satellitenprojekte weiterentwickelt und optimiert. 

Energieverbrauch visualisieren und prognostizieren 

Im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) und Semantik hat das DFKI intelligente Lösungen entwickelt, um Energiedaten in Wohnungen zu simulieren. Hier wird aktuell die Anbindung von openEMS-basierten Energiemanagementsystemen an den synthetischen Daten-Generator SynTiSeD vorbereitet und evaluiert. Ziel ist die Erzeugung synthetischer Energiedaten, ohne echte Verbrauchsdaten nutzen zu müssen. Gleichzeitig wird KI eingesetzt, um Stromverbrauch oder Stromerzeugungsvorhersagen zu optimieren.

Interaktiver Workshop in Berlin 

Um gezielt potenzielle Partnerinteressen in strategische Überlegungen und Konzepte einzubinden, organisierte das SmartLivingNEXT Leitprojekt am 25. Juni 2025 in den Räumlichkeiten der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH in Berlin einen Workshop. Zahlreiche assoziierte Partner nutzten hier die Gelegenheit, sich vertieft mit der künftigen Ausrichtung des gemeinsamen Datenraums auseinanderzusetzen und eigene Perspektiven in die Gestaltung einzubringen. 

Unter dem Motto „Vom Partner zum Mitgestalter – Perspektiven auf das SmartLivingNEXT-Ökosystem“ bot der Workshop einen intensiven Austausch zu organisatorischen, technischen, strategischen und geschäftsmodellbezogenen Fragestellungen. Ziel war es, auf Basis der bisherigen Konzepte zur Datenraum-Governance konkrete Ideen für eine aktive Mitgestaltung zu entwickeln. Im Fokus standen dabei zentrale Fragen wie beispielsweise mittelständische Unternehmen und Startups vom Datenraum profitieren können und welche datenbasierten Services echte Gamechanger für den Markt sein könnten.