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Multi-messenger AI-enhanced earthquake early warning

Descrizione del progetto

Rivoluzionare i sistemi di allarme sismico con l’intelligenza artificiale

I terremoti costituiscono tuttora una grave minaccia globale, che ogni anno miete vittime e provoca miliardi di danni. Sebbene alcune regioni dispongano di sistemi di allarme sismico, tali soluzioni offrono in genere solo pochi secondi di allerta, spesso sottovalutando la portata dei terremoti di forte intensità e degli tsunami che essi innescano. Alla luce di tali premesse, il progetto AI-WARNING, finanziato dal CER, si prefigge di cambiare questa situazione introducendo algoritmi avanzati basati sull’intelligenza artrificiale (IA) nei sistemi di allarme sismico. Analizzando le onde sismiche, i segnali di gravità e i dati GNSS, questi sistemi di IA permettono di fornire previsioni più rapide e accurate sui terremoti. Il primo intervento di tali soluzioni in Perù si prefigge l’obiettivo di proteggere milioni di persone offrendo un sistema innovativo basato sull’IA multi-messaggero, che potrebbe essere replicato in tutto il mondo per mitigare i rischi di terremoti e tsunami.

Obiettivo

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.

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.

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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-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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) ERC-2024-POC

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

INSTITUT DE RECHERCHE POUR LE DEVELOPPEMENT
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.

€ 150 000,00
Indirizzo
BOULEVARD DE DUNKERQUE 44 CS 90009
13572 Marseille
Francia

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Regione
Provence-Alpes-Côte d’Azur Provence-Alpes-Côte d’Azur Bouches-du-Rhône
Tipo di attività
Research Organisations
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

Beneficiari (1)

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