Gegenstand des AI4HP-Projekts ist daher, neuartige Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) auf Basis des inkrementellen Lernens mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) zur adaptiven Wärmepumpensteuerung und überwachung zu entwickeln. Damit wird eine neue Generation von „intelligenten Wärmepumpen“ geschaffen, die neue Funktionalitäten und Interaktionen integriert und sich dabei verändernden Umgebungsbedingungen anpasst. Ziel ist es, dem Benutzer die beste Energieeffizienz und den besten Komfort zu bieten, Wartungsarbeiten zu erleichtern und Leistungseinbußen durch Fehlererkennung zu vermeiden. KI-Methoden müssen jedoch an Robustheit und Skalierbarkeit gewinnen, um kostengünstig in einer großen Anzahl heterogener Gebäude implementiert werden zu können, in denen die Daten oft von Sensoren mit geringer Präzision und Zuverlässigkeit stammen. Um in der Wärmepumpenregelung integriert werden zu können, müssen die Modelle in ausreichend kurzer Zeit und mit dem verfügbaren Speicher trainiert werden, wobei die notwendige Anpassung an sich ändernde Umgebung zu berücksichtigen ist. Schließlich finden nur zuverlässige und vertrauenswürdige Methoden, die einen sicheren Betrieb gewährleisten, Akzeptanz bei Wärmepumpenherstellern und deren Kunden. AI4HP befasst sich daher mit der Entwicklung neuartiger Methoden für das autonome und adaptive Lernen in einer sich ändernden Umgebung, die anhand von drei Anwendungsfällen zur adaptiven Regelung von Wärmepumpen durch Lernen der optimalen Heizkurve und des Lastprofils sowie zur adaptiven Fehlererkennung und -diagnose entwickelt, in die Wärmepumpenregelung integriert und in Labortests und Pilotgebäuden validiert werden.