Description du projet
L’IA pour découvrir les causes des incendies de forêt
Une gestion efficace des risques régionaux implique de comprendre les causes de l’augmentation des incendies de forêt. Si les progrès de la surveillance par satellite permettent de dresser des cartes précises des incendies, ils ne révèlent pas les facteurs sous-jacents, ce qui entrave largement l’exploitation d’informations potentielles. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet ForestFireAI s’appuiera sur des données d’observation de la Terre multi-sources et multi-temporelles pour développer des algorithmes d’IA afin d’estimer les causes des incendies de forêt. Il créera un ensemble de données de référence sur les vecteurs d’incendies de forêt en Europe, qui servira à l’évaluation de ces algorithmes. Le projet améliorera la résolution spatiale et la précision temporelle grâce à des techniques d’intelligence artificielle, tout en établissant des méthodes efficaces d’identification des facteurs déterminants tels que les activités humaines, les hautes températures, la disponibilité des combustibles et la sécheresse.
Objectif
With the increasing frequency and intensity of forest fires, it is essential to better understand the drivers causing them. Identifying forest fire drivers offer valuable insights that can enhance our comprehension of forest fire variability and guide targeted regional risk management strategies. Recent advancements in satellite remote sensing and machine learning data processing techniques have significantly improved fire monitoring. However, while these efforts have resulted in accurate fire maps, they do not provide information about the underlying causes. Consequently, the full potential of Earth Observation data, along with advanced data processing and modelling techniques for studying the forest fire drivers, remains largely unexplored. The ForestFireAI project aims to leverage the availability of multi-source and multi-temporal Earth Observation data to propose new AI algorithms for estimating forest fire drivers. This includes creating a benchmark dataset of forest fire drivers in Europe, which will serve as a ground truth data for evaluating developed advanced AI algorithms. Moreover, the project will focus on developing AI techniques to improve the spatial resolution of data, use multi-source data and their temporal resolution, and establish efficient processing schemes for detecting forest fire drivers, such as human activities, high temperature, fuel, and dryness. To ensure the reliability, efficiency, and scalability of the developed algorithms, uncertainty-aware, explainable, and hybrid physical/data-driven techniques will be incorporated. Through this multidisciplinary approach—bringing together expertise in remote sensing, computer science, and forest ecology—ForestFireAI will take important steps toward developing the algorithms necessary for better understanding forest fire drivers. This knowledge could contribute in reducing the risk of extreme forest fires and will accelerate the advancement of Dr Benyamin Hosseiny’s research.
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.
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.
- ingénierie et technologie génie mécanique génie automobile génie aérospatial technologie satellitaire
- sciences naturelles sciences biologiques écologie
- ingénierie et technologie génie de l'environnement énergie et combustibles
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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).
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.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships
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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-2024-PF-01
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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.
EX4 4QJ Exeter
Royaume-Uni
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.