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Transferable and Principled Neural Operators for 3D Ocean Forecasting in Regional Seas: A Baltic Sea Case

Descrizione del progetto

L’onda dell’intelligenza artificiale: previsioni oceaniche 3D avanzate

Le previsioni oceaniche tradizionali si basano su modelli fisici lenti e computazionalmente onerosi, il che rende difficile prevedere eventi estremi causati dai cambiamenti climatici. Il progetto ODyNO, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si propone di affrontare queste limitazioni sviluppando un modello basato su operatori neurali per la previsione oceanica tridimensionale. Gli operatori neurali sono progettati per apprendere soluzioni matematiche complesse, consentendo previsioni d’insieme rapide e ad alta risoluzione che richiedono una potenza di calcolo significativamente inferiore rispetto ai metodi esistenti. ODyNO metterà a confronto questo approccio basato sull’intelligenza artificiale con i sistemi operativi attuali, utilizzando ampi set di dati. L’obiettivo finale del progetto è quello di migliorare la resilienza climatica e la sicurezza marittima fornendo gli strumenti necessari per sistemi di allerta precoce più rapidi e una gestione sostenibile delle risorse oceaniche.

Obiettivo

Accurate and timely ocean forecasting is essential for enhancing climate resilience, ensuring maritime safety, and supporting sustainable marine resource management. Operational ocean forecasting systems largely rely on physics-based numerical models; however, their computational demands, reliance on spatial and temporal discretization, and dependence on parameterized subgrid-scale processes limit their scalability, adaptability, and capacity to produce large, rapid ensemble forecasts. As climate change increases the frequency and intensity of extreme ocean events, the need for fast and accurate forecasting becomes even more critical to support early warning systems and informed decision-making. To address these challenges, this project will develop a transferable and principled neural operator model for 3D ocean forecasting. Neural operators are designed to learn the solution operators of partial differential equations (PDEs), enabling mappings between infinite-dimensional function spaces. Once trained, they enable rapid, high-resolution ensemble forecasting while reducing dependence on costly computational infrastructure. This project brings together expertise in machine learning and operational ocean forecasting, enabling a mutually beneficial exchange of knowledge between the researcher and the host institution. At the University of Copenhagen, the fellow will leverage extensive datasets, computational infrastructure, and expert guidance to develop this data-driven model, rigorously evaluate its predictive skill, and benchmark its performance against existing operational ocean forecasting systems. Dissemination activities will target scientific communities where immediate impact is anticipated, including those focused on climate adaptation, natural hazard mitigation, and sustainable ocean management. Together with the host’s capabilities and track record, this ambitious project is well-positioned for success, supporting the fellow’s career development.

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

KOBENHAVNS UNIVERSITET
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.

€ 263 393,28
Indirizzo
NORREGADE 10
1165 KOBENHAVN
Danimarca

Mostra sulla mappa

Regione
Danmark Hovedstaden Byen København
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

Partner (1)