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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Geotechnical Resilience through Intelligent Design

Descrizione del progetto

Far crescere l’ingegneria geotecnica con l’apprendimento automatico

L’ingegneria geotecnica deve affrontare sfide importanti a causa dei cambiamenti climatici e della necessità di pratiche edilizie sostenibili. Gli ingegneri devono lavorare con terreni dalle proprietà molto diverse, che rendono la costruzione difficile e spesso imprevedibile. I metodi tradizionali per garantire la sicurezza e l’efficienza dei progetti sono lenti e richiedono grandi quantità di materiali, in particolare il calcestruzzo, la cui impronta di carbonio è molto elevata. Con la crescita della domanda di infrastrutture, sono essenziali nuovi metodi per rendere l’edilizia più efficiente e rispettosa dell’ambiente. In questo contesto, il progetto GRID, finanziato dall’UE, si propone di portare l’apprendimento automatico nell’ingegneria geotecnica per risolvere questi problemi. Migliorando i calcoli, affrontando la variabilità del suolo e ottimizzando i progetti, GRID cerca di ridurre l’uso di materiali, abbassare le emissioni e rendere le costruzioni più sicure e resilienti.

Obiettivo

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.

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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.

Parole chiave

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.

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-TMA-MSCA-SE - HORIZON TMA MSCA Staff Exchanges

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) HORIZON-MSCA-2023-SE-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITAET FUER BODENKULTUR WIEN
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.

€ 220 800,00
Indirizzo
GREGOR MENDEL STRASSE 33
1180 Wien
Austria

Mostra sulla mappa

Regione
Ostösterreich Wien Wien
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
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

Partecipanti (8)

Partner (3)

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