Descrizione del progetto
Computer per la previsione dei rischi sismici
Per valutare il pericolo sismico è fondamentale prevedere lo scuotimento del suolo e classificarne l’impatto. Tuttavia il costo elevato associato alle simulazioni del campo d’onda sismico viscoelastico 3D completo le rende fuori portata. I ricercatori si affidano a relazioni empiriche le quali non possono catturare gli effetti del percorso della propagazione delle onde che potrebbero prevedere fattori in grado di aumentare lo scuotimento del suolo. Il progetto TerraPINN, finanziato dall’UE, utilizzerà un’innovazione nell’apprendimento automatico scientifico, le reti neurali fisicamente informate (PINN, physics informed neural networks), per affrontare il problema della propagazione del campo d’onda viscoelastico 3D attraverso l’apprendimento profondo. Il progetto si basa su una rete completamente addestrata per ridurre considerevolmente il tempo necessario per calcolare la risposta sismica per sorgenti e ricevitori arbitrari, consentendo la previsione del pericolo sismico in un quadro probabilistico.
Obiettivo
In regions of high seismicity, it is essential for society to understand the associated seismic hazard. A cornerstone of seismic hazard assessment is the ability to predict what kind of ground shaking occurs from a particular type of source at some given location; however, given the immense expense of full 3D viscoelastic seismic wavefield simulations, researchers typically rely on empirical relations that do not capture the path effects of wave propagation, which can significantly increase ground shaking by waveguiding and other effects. I propose to use a novel development in scientific machine learning - Physics Informed Neural Networks (PINNs) - to solve the 3D viscoelastic wavefield propagation problem. A fully trained network will drastically reduce the time required to compute the seismic response for arbitrary sources and receivers, enabling fully physics based seismic hazard in a probabilistic framework. PINNs utilize our knowledge of the physics, in this case the equations of motion for continuous media, to regularize learning, which reduces the required amount of training data by many orders of magnitude. We will utilize the PINN wavefield solver in a testbed study of physics based seismic hazard assessment for Southern California, with the goal of producing a framework that is computationally accessible to apply across the world.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze sociali sociologia governance gestione delle crisi
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza computazionale
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
OX1 2JD Oxford
Regno Unito
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.