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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Multi-messenger AI-enhanced earthquake early warning

Projektbeschreibung

Erdbebenfrühwarnung mit KI revolutionieren

Erdbeben stellen nach wie vor eine große globale Bedrohung dar, die jedes Jahr Menschenleben fordert und Schäden in Milliardenhöhe verursacht. Zwar gibt es in einigen Regionen Frühwarnsysteme, doch bieten diese meist nur eine Vorwarnzeit von wenigen Sekunden, wobei häufig das Ausmaß großer Beben und der von ihnen ausgelösten Tsunamis unterschätzt werden. In diesem Zusammenhang zielt das ERC-finanzierte Projekt AI-WARNING darauf ab, hier mit der Einführung fortgeschrittener KI-Algorithmen bei Frühwarnsystemen Veränderungen herbeizuführen. Mithilfe der Analyse von seismischen Wellen, Schwerkraftsignalen und GNSS-Daten lassen diese KI-Systeme schnellere und genauere Erdbebenvorhersagen zu. Mit dem ersten Einsatz in Peru wird das Ziel verfolgt, Millionen Menschen zu schützen und ein bahnbrechendes KI-gestütztes Multi-Messenger-System anzubieten, das weltweit nachgebildet werden und zur Minderung von Erdbeben- und Tsunamirisiken zum Einsatz kommen könnte.

Ziel

Earthquakes caused nearly one million fatalities in the last two decades and billions of euros of economic loss. In our current state of knowledge, these hazardous events remain unpredictable. Early Warning Systems (EWS) exist in some countries at risk, but they only send alerts once the earthquake has started, leveraging information recorded close to the epicenter before the most destructive seismic waves reach more distant populated areas. These systems provide – in the best-case scenarios – only a few seconds of warning before the strongest shakings. Moreover, for fundamental reasons, they systematically underestimate the magnitude of large events, which results in dramatic underestimation of potential subsequent tsunamis, which typically cause most of the fatalities and damage. Therefore, making EWS faster and more accurate is crucial to mitigate the hazard associated with these catastrophic events. In the framework of the ERC StG project EARLI, we developed prototype Artificial Intelligence (AI) algorithms providing faster and more accurate theoretical estimates of the location and magnitude of large earthquakes than state-of-the-art EWS. We propose to implement these AI algorithms in the operational EWS of Peru, with the objective of transforming the theoretical developments of the ERC StG EARLI (Licciardi et al., Nature, 2022; Lara et al., JGR, 2023) into concrete operational improvements in EWS performance. The algorithms we developed use short records of traditional seismic waves and light-speed gravity signals. We will complement these two algorithms by a third AI-based one using GNSS, allowing the implemented EWS to leverage complementary real-time data, and making it the first operational multi-messenger AI-based EWS. The system will rapidly benefit millions of people at high risk from earthquakes in Peru, and serve as a Proof-of-Concept for every region exposed to earthquake and tsunami hazard worldwide.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2024-POC

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE DEVELOPPEMENT
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 150 000,00
Adresse
BOULEVARD DE DUNKERQUE 44 CS 90009
13572 Marseille
Frankreich

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Region
Provence-Alpes-Côte d’Azur Provence-Alpes-Côte d’Azur Bouches-du-Rhône
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

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