Opis projektu
Uczenie maszynowe pomaga tworzyć solidne modele w fizyce plazmy
Złożone modele kinetyczne opisane równaniem Własowa są upraszczane w fizyce plazmy przy pomocy procesu zamykania w celu otrzymania modeli cieczy magnetoreologicznej. Chociaż te uproszczone modele wymagają mniejszej mocy obliczeniowej, mają pewne ograniczenia w zastosowaniach, w których zderzenia cząstek są rzadkie. Dzięki wsparciu programu działań „Maria Skłodowska-Curie” zespół projektu STRIDE wykorzysta uczenie maszynowe do tworzenia modeli o mniejszej liczbie stopni swobody w celu opisania procesów kinetycznych dla modelowania środowiska geosferycznego (GEM), takich jak rekoneksja magnetyczna. Głębokie sieci neuronowe i odkrywanie równań pozwolą na korygowanie modeli płynów, które będą testowane w symulacjach numerycznych. Zespół zajmie się wyzwaniami związanymi z solidnością modeli, kwantyfikacją niepewności i generowaniem zdarzeń ekstremalnych. Wytrenowane modele zostaną udostępnione na zasadach open-source na potrzeby dalszych badań.
Cel
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.
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.
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.
-
HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
GŁÓWNY PROGRAM
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.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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.
3000 LEUVEN
Belgia
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.