Physics informed algorithms for sensing and navigating turbulent environments

Informazioni relative al progetto

RIDING

ID dell’accordo di sovvenzione: 101002724

DOI 10.3030/101002724

Data della firma CE 15 Luglio 2021

Data di avvio 1 Agosto 2021

Data di completamento 31 Luglio 2026

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale € 1 973 485,00

Contributo UE € 1 973 485,00

Coordinato da

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI GENOVA
Italy

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (3)

Physics informed machine learning for wind speed prediction

Autori: Daniele Lagomarsino-Oneto, Giacomo Meanti, Nicolo Pagliana, Andrea Verri, Andrea Mazzino, Lorenzo Rosasco, Agnese Seminara
Pubblicato in: Energy, 2023, ISSN 0360-5442
Editore: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.energy.2023.126628

Alternation emerges as a multi-modal strategy for turbulent odor navigation

Autori: Gautam Reddy; Nicola Rigolli; Agnese Seminara; Massimo Vergassola
Pubblicato in: eLife, 2022, Pagina/e 11:e76989, ISSN 2050-084X
Editore: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.76989

Learning to predict target location with turbulent odor plumes.

Autori: Nicola Rigolli; Nicodemo Magnoli; Lorenzo Rosasco; Agnese Seminara
Pubblicato in: eLife, 2022, Pagina/e 0:e72196, ISSN 2050-084X
Editore: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.72196