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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Decentralized critical Infrastructure Asset Monitoring and coNDition assessment (DIAMOND)

Objectif

The doctoral network (DN) Decentralized Infrastructure Asset MOnitoring and coNDition assessment (DIAMOND) will train a new generation of Early Stage Researchers (ESRs), who will be central to the digital transformation in EU for safety, economic competitiveness and resilience of critical infrastructure assets (civil/mechanial/social) by assimilating sensors, data analytics and sectoral needs of monitoring and assessment for timely decision making. DIAMOND addresses this timely challenge by aligning advanced computational capabilities to self-aware engineered environments (infrastructure/energy, automotive, industrial and art assets). A key enabler here is via advances in Artificial intelligence (AI), allowing for intelligent sensing nodes (AI on a chip), while concurrently establishing sustainability of such monitoring via bespoke power harvesting modalities and material choice. Our lab-ona- chip approach is a potent enabler for large-scale, cost-effective and automated implementation of responsible AI, as is necessary for monitoring applications at infrastructural scale. Our DN will explore key enablers of this decentralized approach in a cross-cutting manner, delivering deep expertise in sensor technology, data communication hardware/software, instrumentation & measurement strategies, structural health monitoring, system identification and data analytics promoting bespoke and timely interdisciplinary dialogue while promoting ethics, responsibility and environmental & societal good. DIAMOND will be an exemplar in intersectoral training for leading impactful sectors including transportation, automobile, renewable energy and art curation, while being adaptable for further sectors in an asset-agnostic way. It will establish at-location monitoring and subsequent evidence-based sustainable lifetime decisions at the core of EU processes and sectors.

Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-DN-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN, NATIONAL UNIVERSITY OF IRELAND, DUBLIN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 341 087,04
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (12)

Partenaires (8)

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