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Deep ice - Deep learning. Artificial intelligence revealing the oldest ice climate signals

Obiettivo

We are missing a central piece in the puzzle to understanding our Earth’s climate: Its dynamics fundamentally changed during the “Mid-Pleistocene Transition”, when some 1.2 million years ago the oscillation between warm periods and ice ages shifted its periodicity from 41 to 100 ka. A key set of information about this change was archived in the snow that fell at that time in Antarctica. At unique locations, that snow is still preserved today in the deepest ice layers– but does it still contain its original message?
AiCE will answer this key question specifically using chemical impurity signals which make up a large part of the ice core record about past atmospheric conditions. For this purpose, we take a new approach to study the oldest and highly thinned layers at unprecedented detail. While conventional meltwater analysis delivers 1D cm-resolution signals, we go into 2D by imaging the chemical impurity distribution at micro-metric scale in the solid ice core. This way, we can retrieve crucial information that is inevitably lost by melting: The same ice matrix preserving the climatic record can act on it and ultimately destroy it through various processes, causing impurities to relocate away from their original layer. Hence, the goal is to identify the original layering, by detecting post-depositional change through analyzing highly-dimensional chemical images.
However, human observers have clear limitations in detecting all the important details in such complex visual datasets. This is why AiCE will add deep learning to deep ice: Artificial intelligence (Ai) image analysis will be established through a comprehensive understanding of the chemical image features and their connection to post-depositional processes. With this, we can address the fundamental climate questions through deciphering deep ice – in Antarctica and elsewhere. Ultimately, AiCE could revolutionize how we interpret the oldest paleoclimate signals in ice cores and other archives.

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.

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Parole chiave

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.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-COG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

ALFRED-WEGENER-INSTITUT HELMHOLTZ-ZENTRUM FUR POLAR- UND MEERESFORSCHUNG
Contributo netto dell'UE

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.

€ 1 880 998,00
Indirizzo
AM HANDELSHAFEN 12
27570 BREMERHAVEN
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Bremen Bremen Bremerhaven, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

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.

€ 1 880 998,00

Beneficiari (2)

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