Descripción del proyecto
Inteligencia artificial para predecir el clima espacial y proteger los satélites
El clima espacial plantea graves riesgos para los satélites, las naves espaciales y la infraestructura moderna de la Tierra. Los electrones energéticos en los plasmas espaciales pueden dañar la tecnología. Sin embargo, los modelos actuales no logran capturar la física microscópica de estas partículas para simular y pronosticar tormentas magnéticas. En este contexto, el proyecto D-SURGE, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, desarrollará un modelo magnetofluido global de plasma que integra inteligencia artificial para representar la física a pequeña escala. Al entrenar algoritmos de aprendizaje automático en simulaciones avanzadas, el proyecto reducirá la brecha entre los procesos locales y globales, ofreciendo una precisión sin precedentes en el modelado del clima espacial. Validado con datos de misiones espaciales, este método arrojará luz sobre cómo el viento solar alimenta la actividad magnetosférica y cómo las partículas se aceleran durante las subtormentas.
Objetivo
Understanding and predicting energization of particles in space plasmas, e.g. during sub-storms in magnetosphere, is a profound scientific challenge which is hampered by the complex multi-scale interactions in plasma. At present there is no global model which reliably captures the microscopic effects of energetic electrons which participate in matter and energy transfer in the Earth's space environment. These electrons may precipitate and present hazard for our space born assets such as satellites and space missions. The goal is to build a global physics-based magneto-fluid model of plasma with AI component that represents such microscopic physics via machine learning algorithms trained on particle in cell (PIC) simulations. By introducing physics-informed data-driven models, we aim to bridge the gap between local and global scales, offering unprecedented accuracy in simulating space weather phenomena. Such data-driven models will allow us to better understand and predict the evolution of magnetic storms crucial for safeguarding modern technological infrastructure.
What makes this goal now possible in this interdisciplinary project are the advances in scientific machine learning in meteorology which the PI plans to bringing from environmental data science to plasma physics as well as the PI's current involvement in energy-conserving Particle in Cell simulations and previous experience in kinetic and magneto-fluid modelling. These innovations will lead to physics-informed data driven model that will be validated with space mission observations. If successful, we will have multi-scale multi-fluid models of plasma that will uncover magnetospheric loading by solar wind and the mechanisms behind acceleration of particles during magnetic sub-storms.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas ciencias de la atmósfera meteorología
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2025-STG
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
3000 LEUVEN
Bélgica
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.