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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Deep Learning Air Quality Forecasts for Four Days

Descrizione del progetto

Una nuova tecnologia di previsione della qualità dell’aria basata sull’intelligenza artificiale

Emissioni, cambiamenti climatici e altri effetti hanno creato la necessità di migliorare le previsioni, sia per i fenomeni meteorologici che per la qualità dell’aria. L’attuale tecnologia di previsione fatica a prevedere con precisione la qualità dell’aria. La tecnologia dell’IA, utilizzata con successo nelle previsioni meteorologiche e in contesti simili, si è tuttavia dimostrata molto promettente per fornire dati migliori sulla qualità dell’aria. Il progetto AQplus4, finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, si propone di studiare i recenti modelli di previsione basati sull’IA per sviluppare una nuova tecnologia di IA adatta a elaborare grandi quantità di dati e previsioni efficienti. Il progetto collaborerà anche con i portatori di interessi per aumentare il loro impegno e acquisire le attrezzature e la formazione necessarie.

Obiettivo

AQplus4 will develop the first scientifically sound operational air quality forecasting system based on innovative deep learning and IT technology. Based on the successful development of AI air quality forecasting models in the IntelliAQ advanced grant, we will explore the combination of several deep learning models into one coherent concept, test the transferability to new air pollutant species and other world regions. Furthermore, the grant shall cover the necessary technical developments to prepare the data processing and deep learning software for operational use and we shall set-up a dialogue with two identified stakeholders (UBA Germany and NIER Korea) to discuss the data processing and forecasting requirements as well as the deployment and maintenance options. The stakeholder exchange will also include training activities including extended training of a Korean researcher. Timely and reliable air quality forecasts are important to issue health warnings and prepare mitigation measures. IntelliAQ has demonstrated higher accuracy forecasts compared to conventional chemistry transport model results. The AQplus4 system will therefore constitute an important breakthrough innovation that may later be adopted at several environmental monitoring agencies around 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.

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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-POC - HORIZON ERC Proof of Concept 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-POC2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH
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.

€ 150 000,00
Indirizzo
WILHELM JOHNEN STRASSE
52428 JULICH
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Nordrhein-Westfalen Köln Düren
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.

Nessun dato

Beneficiari (1)

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