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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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WeatherGenerator

Description du projet

La modélisation du climat dans un monde en mutation

Avec l’intensification du changement climatique, il devient de plus en plus complexe de prévoir les régimes météorologiques et les effets du climat. Les modèles traditionnels se heurtent à des limitations propres à chaque tâche et à des exigences informatiques élevées, et ne parviennent souvent pas à suivre le rythme de l’évolution rapide des données. Ces défis font qu’il est difficile de fournir des informations précises et opportunes dans diverses applications, depuis les prévisions en matière d’énergie renouvelable jusqu’à la préparation aux catastrophes. Pour répondre à ces exigences, il faut adopter une approche résiliente de la modélisation du système terrestre. Le projet WeatherGenerator, financé par l’UE, permettra de construire un modèle de fondation de pointe qui servira de nouveau jumeau numérique à l’initiative Destination Terre de la Commission européenne. Basé sur l’apprentissage par représentation avancée, le projet intègre de nombreuses données sur le système terrestre et utilise les superordinateurs européens pour offrir des prévisions rapides et précises pour diverses applications, établissant ainsi une nouvelle norme dans l’innovation en matière de modélisation du climat.

Objectif

This project will build the WeatherGenerator the worlds best generative Foundation Model of the Earth system that will serve as a new Digital Twin for Destination Earth. The WeatherGenerator will be based on representation learning and create a general and versatile tool that models the dynamics of the Earth system based on a large variety of Earth system data. The WeatherGenerator will be task-independent and will improve results for a wide range of machine learning applications when compared to task specific machine learning tools. It will also be more resilient for climate applications when the underlying data distributions are changing, and it will lead to a significant reduction in computational costs and faster turnaround times.

To achieve this, we will: (1) Collect and use the most important datasets of Earth system science including data from Digital Twins of Destination Earth, selected observations, analysis and reanalysis datasets, and output of conventional Earth system models. (2) Build the WeatherGenerator as a novel representation learning-based machine learning tool that exploits the full potential of Europes largest supercomputers. (3) Engage with the wider community via services and apply the WeatherGenerator for 22 selected applications that can be integrated into the Destination Earth framework. The applications include global and local predictions, local downscaling, data assimilation, model post-processing, and impact applications in the domains of renewable energy, water, health and food.

The project consortium that will build the WeatherGenerator consists of experts in machine learning, supercomputing and Earth system sciences, and includes industry, SMEs, and leading operational weather centers. The WeatherGenerator will lead to key innovations in weather and climate science and machine learning to enable Europe to establish and defend leadership with respect to machine-learning based Earth system modelling.

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-RIA - HORIZON 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-INFRA-2024-TECH-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

EUROPEAN CENTRE FOR MEDIUM-RANGE WEATHER FORECASTS
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.

€ 4 600 070,00
Adresse
SHINFIELD PARK
RG2 9AX READING
Royaume-Uni

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Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Berkshire
Type d’activité
Research Organisations
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.

Aucune donnée

Participants (13)

Partenaires (2)

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