STØTTERADAROffentlig finansiering
Profesjonell tilgangLogg inn
Meny

AI-4-UAS (Artificial Intelligence for Unmanned Aerial Systems

Godkjent SkatteFUNN-prosjektMottakerSTATNETT SFProsjekt-ID297427
Godkjent SkatteFUNN-prosjektBeløp ikke publisertKilden publiserer ikke beløp per prosjektPer prosjekt · SkatteFUNN / Norges forskningsråd

Godkjenningen dokumenterer en skattefradragsordning, men kilden publiserer ikke faktisk skattefradrag per prosjekt.

Prosjektopplysninger

Prosjektperiode
Instrument
Skatte-/avgiftsfordel
Vedtaksdato
Program/aktivitet
SkatteFUNN
Prosjekttype
SkatteFUNN-prosjekt
Kommune
Oslo
Fylke
Oslo

Offentlig prosjektsammendrag

I feilsituasjoner og preventivt vedlikehold av sentralnettet benytter Statnett i dag manuell befaring, helikopter og begrenset bruk droner, styrt med konvensjonell fjernkontroll. Den overordnede ideen i dette prosjektet er å utvikle programvare med hovedvekt på kunstig intelligens (i hovedsakdype neurale nettverk) hvor data fra sensorer på droner vil være en viktig ingrediens og hvor Statnett vil være krevendekunde og pilot. Resultatene fra prosjektet vil representere helt nye løsninger som vil dekke behovet for signifikanteffektivisering av drift og utvikling av sentralnettet (for nettselskaper for øvrig vil det gjelde regional- og distribusjonsnett).Som grunnlag for dette prosjektet adresseres pilotkundens spesifikke utfordringer direkte ved å benytteprosjektresultater fra andre pågående prosjekter hos pilotkunden, samt Statnetts fagsystemer. Programvare som integrerer de ulike delene med en helhetlig digital plattform for håndtering av feilsituasjoner og tilstandsovervåkning av kraftnettkomponenter ved hjelp av kunstig intelligens vil bli fokusert og utviklet gjennom dette prosjektet. Prosjektets overordnede mål er å utvikle en løsning for deteksjon av feil, intelligent tilstands overvåking og drift av Statnetts kraftlinjer og stasjoner basert på sensordata fra droneoperasjoner, kunstig intelligens og data fra underliggende fagsystemer Innovasjonen i prosjektet og ideens relative forbedring i forhold til dagens situasjon vil i stor grad være knyttet til anvendelse av forskjellige typer neurale nettverk, i hovedsak såkalt «deep Learning» metodikk som vil gi helt nye og banebrytende måter med hensyn på drift av overføringsnett. Prosjektet vil fokuserer på utvikling av kommersialisering av prosjektresultatene i størst mulig grad. Prosjektet representerer praktisk anvendelse av såkalt Big Data, Internet of Things og AI (Artificial intelligence) og vil gjennom disse teknologiene representerer et paradigmeskifte i drift av overførngsnett.

Kilde og proveniens

KILDEFAKTUM

SkatteFUNN publiserer prosjektidentitet, periode, eier og godkjenningsstatus uten prosjektbeløp.

Åpne prosjektet i Prosjektbanken
RADAR-NORMALISERING

Mottaker kobles med organisasjonsnummer. Program og prosjektidentitet forblir kildeavgrenset.

DEKNINGSGRENSE

Ikke publisert er en egen tilstand og betyr verken null eller ukjent utbetaling.