Descrizione del progetto
Usare l’IA per prevedere il meteo spaziale e proteggere i satelliti
Le condizioni meteorologiche spaziali comportano gravi rischi per i satelliti, le navicelle spaziali e le infrastrutture moderne sulla Terra, perché gli elettroni energetici nei plasmi spaziali possono danneggiare le tecnologie. Tuttavia, i modelli attuali non riescono a descrivere la fisica microscopica di queste particelle per simulare e prevedere le tempeste magnetiche. In base a tale premessa, il progetto D-SURGE, finanziato dal CER, svilupperà un modello magneto-fluido globale del plasma che integra l’intelligenza artificiale per rappresentare la fisica su piccola scala. Addestrando algoritmi di apprendimento automatico su simulazioni avanzate, il progetto colmerà il divario tra processi locali e globali, offrendo una precisione senza precedenti nella modellazione del meteo spaziale. Questo approccio, convalidato in base ai dati delle missioni spaziali, chiarirà come il vento solare alimenta l’attività magnetosferica e come le particelle accelerano durante le sottotempeste.
Obiettivo
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.
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.
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.
- scienze naturali scienze della terra e scienze ambientali connesse scienze dell'atmosfera meteorologia
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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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.
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.
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 - HORIZON ERC Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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-2025-STG
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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.
3000 LEUVEN
Belgio
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.