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AI-driven probabilistic method for response-based design of rock armour slopes

Descrizione del progetto

Un metodo basato sull’intelligenza artificiale per la progettazione sostenibile di opere di protezione in pietrame

Le tempeste e l’innalzamento del livello del mare minacciano sempre più le zone costiere: per proteggerle, gli ingegneri realizzano solitamente frangiflutti a cumulo di pietrame, che tuttavia comportano costi elevati ed emettono grandi quantità di CO2. Gli attuali metodi di progettazione si basano su fattori di sicurezza eccessivamente prudenti, determinando la costruzione di strutture sovradimensionate e lo spreco di risorse. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto PRO-ARMOUR sta sviluppando un approccio basato sull’intelligenza artificiale per la progettazione di opere di protezione in pietrame. Il progetto utilizza simulazioni Monte Carlo e un set di dati 3D al fine di prevedere le prestazioni dei progetti in condizioni di onde casuali, con l’obiettivo di concepire uno strumento Python ad accesso libero volto ad aiutare ingegneri e responsabili politici ad abbassare i costi, ridurre le emissioni e promuovere la sostenibilità. In definitiva, le azioni intraprese da PRO-ARMOUR contribuiranno a rafforzare la resilienza costiera e a proteggere l’ambiente.

Obiettivo

Coastal regions are increasingly threatened by more severe and frequent storms and sea-level rise, which intensify erosion and flooding risks and endanger ports and coastal regions. To counter these hazards, rubble-mound breakwaters constructed with large quarry rocks are the most widely used protection structures worldwide. However, their construction demands vast material volumes, high financial costs, and generates significant CO2 emissions. Despite these investments, the hydraulic stability of armour units remains a critical challenge in design practice. Current methods largely rely on deterministic or semi-probabilistic approaches, applying conservative safety factors that ensure stability but result in overdesign, excessive rock consumption, and inflated carbon footprints. PRO-ARMOUR tackles this gap by delivering a new response-based AI-driven probabilistic method for rock armour design. The project combines advanced Level III Monte Carlo simulations, physics-informed AI-driven surrogate models, and a novel 3D experimental dataset to predict armour unit response under random waves and quantify uncertainty and failure probability with high accuracy. These advances will be translated into an open-access Python tool, providing engineers, contractors, and policymakers with transparent and practical tool for risk-informed design. By enabling cost-effective and climate-resilient solutions, PRO-ARMOUR will reduce armour use, construction costs, and CO2 emissions, directly supporting EU sustainability and adaptation goals. Hosted at TU Delft (Netherlands) with a secondment at the Polytechnic University of Bari (Italy), the fellowship merges world-leading expertise in probabilistic modelling, AI, breakwater engineering and experimental hydraulics. Beyond scientific innovation, I will foster societal impact by strengthening the resilience of vulnerable coastal communities, and economic and environmental impact through measurable savings and lower carbon footprints.

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.

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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-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT
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.

€ 217 076,16
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

Partner (1)