Description du projet
Développer l’ingénierie géotechnique avec l’apprentissage automatique
L’ingénierie géotechnique est confrontée à des défis majeurs liés au changement climatique et à la nécessité d’adopter des pratiques de construction durables. Les ingénieurs doivent travailler avec des sols dont les propriétés varient considérablement, ce qui complique la construction et la rend souvent imprévisible. Les méthodes traditionnelles qui garantissent des conceptions sûres et efficaces sont lentes et consomment de grandes quantités de matériaux, en particulier du béton, dont l’empreinte carbone est élevée. L’augmentation des besoins en infrastructures exige de nouvelles méthodes qui augmenteront l’efficacité de la construction plus efficace et la rendront plus respectueuse de l’environnement. Le projet GRID, financé par l’UE, entend intégrer l’apprentissage automatique à l’ingénierie géotechnique afin de résoudre ces problèmes. En améliorant les calculs, en tenant compte de la variabilité des sols et en optimisant les conceptions, GRID entend réduire l’utilisation de matériaux, diminuer les émissions et accroître la sécurité et la résilience de la construction.
Objectif
Our proposed research initiative seeks to propel machine learning into the forefront of geotechnical engineering, with a vision to address critical challenges and revolutionise the field for the betterment of society. The overarching goals of our project align with the need to confront uncertainty, combat climate change through zero carbon emission strategies, address soil parameter heterogeneity, expedite finite element (FE) calculations e.g. for reliability analyses, and enhance design efficiency to reduce material consumption, particularly in the context of concrete. By undertaking this multidimensional approach, our research aims not only to apply machine learning in geotechnical engineering but to fundamentally transform the field, ushering in a new era of efficiency, sustainability and resilience. Through collaboration and innovation, we aspire to make machine learning an integral and indispensable tool for addressing the complex challenges faced by geotechnical practitioners in the 21st century.
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.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.
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.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.
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).
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.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
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.
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.
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-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges
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.
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-MSCA-2023-SE-01
Voir tous les projets financés au titre de cet appelCoordinateur
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.
1180 Wien
Autriche
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.