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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Terminal Airspace Digital Assistant

Description du projet

Un assistant numérique pour améliorer les performances de l’espace aérien terminal

Les espaces aériens terminaux qui desservent les grands pôles aéroportuaires sont des zones très encombrées qui pourraient largement bénéficier d’un plus grand facteur d’automatisation afin d’améliorer la capacité et l’efficacité des trajectoires. Actuellement, les contrôleurs du trafic aérien (CTA) font appel à divers outils pour identifier les vols et prendre des décisions, mais les données recueillies dans le cadre de ces interactions sont souvent sous-utilisées. L’introduction d’algorithmes d’apprentissage automatique qui exploitent des données opérationnelles historiques, peut fournir aux CTA une aide à la décision qui améliorera la capacité et l’efficacité sans impact négatif sur la sécurité. Le projet TADA, financé par l’UE, entend développer un assistant numérique optimisé par l’IA qui dépasse les capacités actuelles du gestionnaire d’arrivée (AMAN) en termes de performance et d’interface humain-machine afin d’assister la prise de décisions des CTA.

Objectif

TADA is a project aimed at improving Terminal Airspace (TMA) performance through the use of ATCO generated historical data and ML to provide the ATCO with decision and action selection for future situations, presented in a human centric way.
TMAs, especially those serving major airport hubs and/or multi-airport systems, are areas of heavy congested traffic. Busy TMAs could benefit from further automation that would improve capacity, flow and trajectory efficiency and safety. The current ATC paradigm in TMAs consists of having flights and their intentions identified by the air traffic controllers (ATCOs), supported by a series of information acquisition and analysis tools, such as AMAN (providing a sequence), trajectory predictions, safety nets and instruction adherence monitoring, most of which are integrated into the ATM system in use. ATCOs assimilate the information available, incorporate other background information, make decisions and instruct the flights. They also interact with the ATM system to keep it up to date with the decisions and the feedback received from the flights.
This ATCO data gathered through this interaction is currently barely used beyond the immediate information update cycles and possibly post ops investigations. This wealth of big-data,together with the introduction of machine learning (ML) algorithms that will learn to predict patterns and ATC instructions can be taken advantage of much more to improve capacity, efficiency and safety by providing decision making support to ATCOs and delegation of certain tasks. A digital assistant and corresponding HMI will be developed through TADA and AMAN will benefit from an improvement through the use of the same data and ML.
TADA will be carried out by a consortium of 6 partners from 6 different EU countries including academia, ANSP, ATM system provider and an expert company in AI, bringing complimentary academic, technical, human factors and operational skills and expertise to the project.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-SESAR-2023-DES-ER-02

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

INNOVACION Y GESTION EN NAVEGACION AEREA SL
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 318 650,00
Adresse
AVDA DEL PARTENON 10, 3A PLANTA, OFICINA 10
28042 Madrid
Espagne

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 318 650,00

Participants (5)

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