Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Data-driven Simulations for Understanding Reconnection and GEomagnetism

Opis projektu

Sztuczna inteligencja będzie przewidywać pogodę kosmiczną i chronić satelity

Kosmiczne zjawiska pogodowe stwarzają poważne zagrożenie dla satelitów, statków kosmicznych i nowoczesnej infrastruktury na Ziemi. Elektrony o wysokiej energii w plazmie kosmicznej mogą uszkadzać technologie. Obecne modele nie potrafią jednak uchwycić mikroskopijnej fizyki tych cząstek, co uniemożliwia symulowanie i prognozowanie burz magnetycznych. Z tego względu finansowany przez ERBN projekt D-SURGE opracuje globalny magneto-płynowy model plazmy, który integruje sztuczną inteligencję w celu przedstawienia fizyki w małej skali. Poprzez szkolenie algorytmów uczenia maszynowego na zaawansowanych symulacjach, projekt wypełni lukę między procesami lokalnymi i globalnymi, oferując bezprecedensową dokładność w modelowaniu pogody kosmicznej. Metoda to, zweryfikowana na podstawie danych z misji kosmicznych, pozwoli lepiej zrozumieć, w jaki sposób wiatr słoneczny napędza aktywność magnetosferyczną i jak cząstki przyspieszają podczas burz.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2025-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 500 000,00
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 500 000,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0