Descrizione del progetto
Intelligenza artificiale per previsioni stagionali avanzate
Le previsioni stagionali sono strumenti per le previsioni meteorologiche che aiutano la prevenzione dei rischi legati a condizioni atmosferiche estreme. Se da un lato i progressi compiuti di recente nei metodi statistici e nella modellizzazione numerica hanno migliorato le prestazioni delle previsioni stagionali, la loro utilità rimane spesso limitata, specialmente nelle medie latitudini. Il progetto ARTIST, finanziato dall’UE, migliorerà le conoscenze nell’ambito della prevedibilità del clima su scala stagionale, con l’obiettivo di aumentare le prestazioni dei sistemi di previsione esistenti. Il progetto metterà a punto un modello ibrido statistico e dinamico, sintetizzando un sistema dinamico di previsione stagionale d’avanguardia e un modello statistico basato su tecniche avanzate di apprendimento automatico, concentrandosi sulla previsione stagionale delle temperature estreme in Europa. Questo modello ibrido combinerà il fondamento teorico e l’interpretabilità della modellizzazione fisica con le relazioni predittive spazio-temporali identificate dall’intelligenza artificiale.
Obiettivo
Seasonal Forecasts are critical tools for early-warning decision support systems, that can help reduce the related risk associated with hot or cold weather and other events that can strongly affect a multitude of socio-economic sectors. Recent advances in both statistical approaches and numerical modeling have improved the skill of Seasonal Forecasts. However, especially in mid-latitudes, they are still affected by large uncertainties that make their application often complicated.
The ARTIST project aims at improving our knowledge of climate predictability at the seasonal time-scale, focusing on the role of unexplored drivers, to finally enhance the performance of current prediction systems. This effort is meant to reduce uncertainties and make forecasts efficiently usable by regional met-services and private bodies. A statistical/dynamical hybrid model will be designed through the synthesis of (a) a cutting-edge dynamical Seasonal Prediction System and (b) a statistical model based on advanced Machine Learning (ML) techniques. Such a hybrid approach may become critical to improve climate forecasts, because it combines the theoretical foundation and interpretability of physical modeling with the power of Artificial Intelligence (AI), that can reveal unknown or disregarded spatio-temporal features.
ARTIST will focus on seasonal prediction of temperature hot/cold extremes in Europe, but its scalable nature can make it applicable across a wide range of variables and geographical areas. Besides the employment of AI, a strength of the action stands in the use of local land surface predictors to instruct the empirical model.
The fellowship, which includes a variety of training activities, will be mainly conducted at the Barcelona Supercomputing Centre (Spain), a world-renowned institute for climate predictions and applications. A secondment period is projected at the Max Planck Institute for BGC (Germany), prominent in land studies and ML employment in earth science.
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 naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
- scienze sociali economia e commercio economia e gestione aziendale occupazione
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
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.
08034 BARCELONA
Spagna
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.