Teknologi.Bagian dari ensiklopedia.onlineCari/
BerandaAI & otomasiNEW AND SCALABLE PARADIGMS FOR DATA-DRIVEN MODEL PREDICTIVE CONTROL
Proyek riset & pengembangan

NEW AND SCALABLE PARADIGMS FOR DATA-DRIVEN MODEL PREDICTIVE CONTROL

Ringkasan tujuan riset

Descriptor topologis mereduksi data kompleks menjadi model dinamis yang masuk ke Bayesian model predictive control untuk menyeimbangkan eksplorasi informasi dan performa kendali.

AI & otomasi1 rujukanProfil diperbarui
Lihat rujukanBandingkan proyek
Linimasa NSF 2315963Periode tercatat 2023-09-01 sampai 2027-08-31.NSF 2315963MulaiAkhir tercatat202320282023-09-012027-08-31
Linimasa dan catatan proyek

Tanggal dan TRL menurut catatan penerbit. Akhir periode dan target bukan bukti hasil riset.

Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data

Apa tujuan dan pendekatan risetnya?

Profil ini merangkum ruang lingkup proyek yang dipublikasikan National Science Foundation (NSF). Sumber diakses . Uraian pendekatan dan manfaat menyatakan tujuan pengembangan, kecuali sumber secara khusus melaporkan hasil.

Point clouds, medan, manifold, serta graf akan dirangkum melalui topologi, lalu recurrent neural networks membangun model ruang berdimensi rendah. Pengendali Bayesian bertindak sebagai perancang eksperimen waktu nyata yang sekaligus mengurangi ketidakpastian dan mencapai sasaran operasi. Kuantifikasi ketidakpastian cepat diteliti untuk model ML atau fisika besar. Demonstrasi pada sistem energi, manufaktur, dan material akan menguji kompromi tractability komputasi serta kinerja.

Baca uraian penerbit

Konteks pengembangan

Institusi penerima pada catatan
University of Wisconsin-Madison
Program
Proc Sys, Reac Eng & Mol Therm
Periode pendanaan tercatat
2023-09-01 → 2027-08-31

Proyek kolaboratif beberapa institusi diwakili oleh satu catatan penghargaan. Institusi di atas adalah penerima pada catatan tersebut.

Klasifikasi NSF

  • Directorate for Engineering
  • Chemical, Bioengineering, Environmental, & Transport Systems

Label penerbit dipertahankan sebagai konteks. Bidang katalog merupakan pengelompokan editorial.

Apa yang diketahui tentang statusnya?

Status pendanaan menurut NSFAktif (catatan pendanaan NSF)

Catatan NSF tidak melaporkan tingkat kesiapan teknologi (TRL). Status pendanaan aktif atau berakhir bukan bukti keberhasilan riset.

Batas informasi

Profil merangkum tujuan dan pendekatan dalam abstrak pendanaan NSF. Status pendanaan tidak membuktikan keberhasilan riset, kesiapan teknologi, atau ketersediaan produk. Hasil dan performa belum diverifikasi secara independen; tinjauan ahli belum dilakukan.

Dasar profil

Metodologi dan batas pemeriksaan. Ringkasan berbahasa Indonesia disusun sebagai parafrasa editorial dengan pemeriksaan sumber primer oleh agen AI. Identitas, periode, serta status berasal dari catatan penerbit. Tinjauan ahli dan pengujian kinerja independen belum dilakukan; rujukan tidak menyiratkan dukungan atau sertifikasi NSF.