Advanced methods for enhancing interpretability of AI tools with application to the energy sector

• Auteur / Autrice : Konstantinos Parginos
• Direction : Georges Kariniotakis, Ricardo Bessa
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Energétique et génie des procédés
• Date : Inscription en doctorat le 25/08/2021
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Energétique et Procédés
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : PERSEE - Centre Procédés, Energies Renouvelables, Systèmes Energétiques
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université de Recherche Paris Sciences et Lettres (2015-2019)

Mots clés

Mots clés libres

Energy

Ai

Interpretability

Renewables

Artificial Intelligence

Power systems

Résumé

To be updated