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BRIDGING IGNEOUS PETROLOGY AND MACHINE LEARNING FOR SCIENCE AND SOCIETY: Deriving New Skills in Volcanic Hazard Assessment and the Economy of Critical Raw Materials

Descrizione del progetto

Formazione IA per il rischio vulcanico e l’economia delle materie prime critiche

I vulcani comportano rischi estremi per la società. Tuttavia, i magmi non sono solo distruttivi: forniscono anche materie prime critiche di primaria importanza economica e sociale. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto REALISE doterà una nuova generazione di dottorandi di competenze avanzate nella valutazione dei rischi vulcanici, nella mitigazione dei rischi e nello sfruttamento di materie prime critiche. Il progetto esplorerà le tecniche di apprendimento automatico per studiare i magmi, raccoglierà nuovi dati petrologici attraverso metodi analitici avanzati e farà progredire la dinamica di flusso computazionale e le simulazioni atomistiche. Verranno inoltre analizzate le applicazioni dell’IA generativa nella petrologia ignea. Attraverso una formazione e una ricerca complete, i dottorandi saranno impegnati in casi di studio in aree vulcaniche ad alto rischio e in siti chiave per i depositi di materie prime critiche.

Obiettivo

REALISE equips a new generation of Doctoral Candidates (DC) with cutting-edge skills in volcanic hazard assessment and the exploitation of critical raw materials by combining advanced petrological studies with Machine Learning (ML) algorithms and workflows. To achieve this goal, REALISE brings together experts in Earth Sciences and Artificial Intelligence (AI) in an unprecedented attempt to develop training-to-research paths, i.e. Individual Research Projects (IRP), focusing on four key research objectives: 1) Systematically investigating the use of ML techniques to probe the lifecycle of magmas; 2) Fusing complementary information derived from cutting-edge analytical techniques to gather unprecedented petrologic data; 3) Bridging the gap between physics and ML in petrologic modelling to develop ground-breaking computational flow dynamics and atomistic simulations; 4) Exploring the potential of Generative AI, Hypothesis formulation, and Symbolic Regression in petrological studies. By combining the research activities with comprehensive training on transferable skills, DCs engage with key study cases in either volcanic areas posing significant volcanic risk [e.g. Campi Flegrei and Etna (Italy), Pico (Azores), Fogo (Cape Verde), Mt Pelée (Martinique)] or great potential in critical raw material exploitation [i.e. Beauvoir rare metal granite (Imerys kaolinite and Li deposit; France), mono-mineralic ore layers at Bushveld Igneous Complex (South Africa) and Lithium-Cesium-Tantalum pegmatites at Manono-Kitotolo (Dem. Rep. of Congo)]. Upon completion, REALISE will largely persist by establishing a network that fosters collaborations between academia and industry, enhancing disaster awareness, and contributing to the exploitation of critical raw materials. Overall, REALISE represents a significant step forward in both understanding magmatic systems and managing their associated risks and resources, with far-reaching implications for society and the scientific community.

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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.

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-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks

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) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA
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.

€ 845 265,24
Indirizzo
PIAZZA DELL UNIVERSITA 1
06123 Perugia
Italia

Mostra sulla mappa

Regione
Centro (IT) Umbria Perugia
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
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

Partecipanti (7)

Partner (11)

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