Opis projektu
Sztuczna inteligencja wspiera zaawansowane prognozy sezonowe
Prognozy sezonowe pozwalają na prognozowanie zachowania klimatu i ograniczanie zagrożeń związanych z ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi. Choć postępy, jakie dokonały się w ostatnim czasie w dziedzinach metod statystycznych i modelowania numerycznego, pozwoliły na zwiększenie dokładności prognoz, ich przydatność pozostaje często ograniczona, zwłaszcza na terenach na umiarkowanych szerokości geograficznych. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu ARTIST zamierza rozszerzyć wiedzę na temat przewidywalności klimatu w skali sezonowej, dążąc do zwiększenia dokładności istniejących systemów prognozowania. W ramach projektu opracowany zostanie statystyczny i dynamiczny model hybrydowy łączący najnowocześniejsze dynamiczne systemy prognoz sezonowych i modele statystyczne opierające się na zaawansowanych technikach uczenia maszynowego, który pozwoli na przewidywanie ekstremalnych temperatur w Europie. Model hybrydowy będzie łączył podstawy teoretyczne i interpretowalne modele fizyczne z przestrzenno-czasowymi zależnościami prognostycznymi zidentyfikowanymi przez algorytmy sztucznej inteligencji.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe uczenie głębokie
- nauki społeczne ekonomia i biznes biznes i zarządzanie zatrudnienie
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2020
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
08034 BARCELONA
Hiszpania
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.