In früheren Projekten wurden verschiedene Ansätze zur endogenen Behandlung von technologischem Fortschritt in einfachen Modellen und im einregionalen TUG-IPP-Modell studiert. Die Möglichkeit der Implementierung dieser Lernmöglichkeiten ins 15-regionale EFDA-TIMES-Modell soll abgeschätzt und, soweit möglich, die Implementierung durchgeführt werden.
Zusätzlich sollen neue Ansätze für die endogene Behandlung von Lernprozessen entwickelt werden. Erstens soll ein neuer Ansatz für Learning-By-Doing entwickelt werden, der endogene Behandlung auch in großen, technologiereichen und multi-regionalen Modellen erlaubt. Dieser Ansatz soll in globalen Modellen implementiert und die Auswirkungen auf die Modellergebnisse analysiert werden. Zweitens soll ein Ansatz für die endogene Behandlung von technischen Parametern entwickelt, in TIMES implementiert und die Auswirkungen auf die Ergebnisse globaler Modelle analysiert werden.
Zuer Durchführung dieser Vorhaben werden der TIMES-Modellgenerator und zwei globale Modelle, das einregionale TUG-IPP-Modell und das 15-regionale EFDA-TIMES-Modell. verwendet werden.