Descrizione del progetto
Apprendimento automatico per modelli solidi nella fisica del plasma
I modelli cinetici complessi descritti dall’equazione di Vlasov vengono semplificati nella fisica del plasma tramite il processo di chiusura per arrivare a modelli magneto-fluidici. Pur richiedendo una minore potenza di calcolo, questi modelli semplificati presentano dei limiti nelle applicazioni in cui le collisioni tra particelle sono poco frequenti. Con il supporto del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto STRIDE utilizzerà l’apprendimento automatico per creare modelli con un minore grado di libertà per descrivere i processi cinetici per la Modellizzazione ambientale geospaziale (GEM), tra cui la riconnessione magnetica. Si avvarrà di reti neurali profonde e della scoperta di equazioni per correggere modelli di tipo fluido, che saranno verificati nelle simulazioni numeriche. Il progetto affronterà le sfide legate alla solidità dei modelli, alla quantificazione dell’incertezza e alla generazione di eventi estremi. I modelli addestrati saranno resi open-source per supportare ulteriori ricerche.
Obiettivo
Plasma physics has seen a long tradition of deriving simplified models such as magnetohydrodynamics through a process known as closure: starting from computationally demanding kinetics and following various analytical approximate schemes resulting in fluid-type models which are less accurate but more tractable. Due to smaller computational footprint these models have found applications in space weather modelling and fusion. The problem is that in many interesting applications, e.g. where collisions between particles are rare, the analytic closures have limitations.
The goal of STRIDE (Systematic Techniques for Robust Inference and Data-driven Explainable closures for plasma) is to use machine learning to construct models with fewer degrees of freedom that describe kinetic processes relevant for Geospace Environmental Modelling (GEM), such as magnetic reconnection. Corrections to fluid-type models will be learned with deep neural networks and equation discovery and tested in numerical simulations. The important challenge involves understanding how such surrogates can be made robust against out-of-distribution shifts (i.e. different physical conditions) and numerical instabilities. Thus the closures will be first trained on data generated by high fidelity physics-based model, e.g. kinetic Particle-in-Cell simulations, for a specific set of parameters and then transfer learning will be applied to a different set of parameters to improve robustness. Uncertainty quantification and the ability to generate extremes will be investigated.
The scientific question to be addressed here include: how can we interpret the trained models using explainable AI, what are the optimal ways of performing transfer learning and fine-tuning on the observational data, are there physical considerations (such as conservation laws or symmetries) that can reduce the costs associated with training such machine learning models? Trained models will be made open-source to foster research.
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.
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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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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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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.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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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) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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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.
3000 LEUVEN
Belgio
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.