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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Revolutionising ocean climate monitoring through space-based magnetometry and Artificial Intelligence

Objetivo

The tidal flow of ionized particles in seawater across Earth’s geomagnetic field induces electromagnetic (EM) signals within the ocean and solid Earth. These periodic signals are sensitive to oceanic properties such as salinity, temperature, and ultimately heat content, offering unique opportunities for climate monitoring. Despite 25 years of satellite-based tidal EM observations, their potential to estimate oceanic heat content (OHC) variations from space remains largely unexplored. PHOENIX proposes a pioneering framework to recover OHC from tidal EM fields by employing Physics-Informed Neural Networks (PINNs). This approach mitigates the inherent non-uniqueness of Earth sciences problems and the sparsity and uncertainties of available datasets by embedding physical constraints directly into the neural network architecture. A new 3-D EM solver will enforce these constraints and boundary conditions, enhancing the robustness and plausibility of the estimates. By combining advanced modelling with machine learning, PHOENIX will demonstrate how satellite magnetic data can be transformed into reliable OHC indicators. Systematic studies with realistic synthetic datasets will establish a framework for recovering physical properties from EM satellite data. A social media–focused scientific outreach strategy is envisaged, bringing fundamental climate concepts and scientific advancements to the general public. The techniques developed in this project will be readily applicable to the next generation of satellite-borne missions. This innovative approach will open a new avenue for global climate monitoring, strengthen interdisciplinary links between geophysics and climate science, and contribute to the EU’s efforts towards environmentally sustainable societal progress. The fellowship will equip the researcher with cutting-edge interdisciplinary expertise, boosting career prospects in both academia and applied climate innovation.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2025-PF

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

GFZ HELMHOLTZ-ZENTRUM FUR GEOFORSCHUNG
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 202 125,12
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos
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