Maskinlæring i Uldalsvassdraget
Godkjenningen dokumenterer en skattefradragsordning, men kilden publiserer ikke faktisk skattefradrag per prosjekt.
Prosjektopplysninger
- Prosjektperiode
- Instrument
- Skatte-/avgiftsfordel
- Støttegiver
- SkatteFUNN / Norges forskningsråd
- Vedtaksdato
- Program/aktivitet
- SkatteFUNN
- Prosjekttype
- SkatteFUNN-prosjekt
- Kommune
- Kristiansand
- Fylke
- Agder
Offentlig prosjektsammendrag
Prosjektet ønsker å undersøke om maskinlæringsteknikker kan anvendes i disponering av små og dårlig regulerte vassdrag. Dagens modellpark er best egnet til optimal disponering av de store og godt regulerte delene av vår portefølje. Med bakgrunn i utviklingen innen fagområdet kunstig intelligens, og gitt en stadig økende tilgjengelig prosesseringskapasitet, er det ønskelig å undersøke hvordan teknikker innen maskinlæring kan utnyttes som beslutningsstøtte for dårlig regulerte vassdrag eller delvassdrag. Prosjektet har så langt identifisert følgende maskinæringsmetoder en ønsker å undersøke nærmere i prosjektet; evolusjonær metode, implisitt stokastisk optimering og Q-læring.
Kilde og proveniens
SkatteFUNN publiserer prosjektidentitet, periode, eier og godkjenningsstatus uten prosjektbeløp.
Åpne prosjektet i ProsjektbankenMottaker kobles med organisasjonsnummer. Program og prosjektidentitet forblir kildeavgrenset.
Ikke publisert er en egen tilstand og betyr verken null eller ukjent utbetaling.