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SOFIA: Intelligent analysis of solar activity for space weather forecasting

Obiettivo

Space weather describes variable conditions in the near-Earth environment that can disrupt satellites, navigation and communication systems, aviation, and power grids, with cascading consequences for modern technologically-dependent society. The Sun is the primary driver of these disturbances, releasing bursts of radiation, energetic particles, and plasma through solar flares and coronal mass ejections. Reliable forecasts of such events are therefore critical to strengthen early-warning systems and safeguard European infrastructure, yet current approaches lack consistent parameters that capture how solar activity emerges and evolves across scales. This project integrates advanced machine learning methods to improve the description and prediction of solar activity. A central innovation is the extensive use of Variational Autoencoders (VAEs) for explainable ML-based parametrization of complex solar processes. First, VAEs will generate structured latent representations of solar active regions from multi-wavelength observations provided by NASA’s Solar Dynamics Observatory, delivering physically meaningful parameters that link magnetic morphology to the occurrence of eruptions. Weakly supervised and sequential models will then enhance interpretability and capture temporal evolution, while extensions to full-disk solar observations will integrate local and global drivers of solar variability. Finally, these data-driven representations will be coupled with geophysical models of the near-Earth environment, connecting solar drivers to response in interplanetary space and Earth’s atmosphere. By uniting physics-based and data-driven approaches, this work will lay the foundation for more accurate, reliable, and actionable space weather forecasts, strengthening resilience against solar-driven hazards.

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

GFZ HELMHOLTZ-ZENTRUM FUR GEOFORSCHUNG
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.

€ 202 125,12
Indirizzo
TELEGRAFENBERG
14473 POTSDAM
Germania

Mostra sulla mappa

Regione
Brandenburg Brandenburg Potsdam
Tipo di attività
Research Organisations
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
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