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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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PROACTIVE ROAD SAFETY RISK PREDICTION THROUGH MULTI-SOURCE AI AND BIG DATA TO ENABLE DATA-DRIVEN DECISIONS AND INTERVENTIONS

Objectif

ROAD4SAFE aims to enhance road safety by predicting and preventing crashes before they occur, leveraging Artificial Intelligence (AI) and big data. The project will develop an AI-powered Digital Twin (DT) of road traffic and infrastructure, integrating data from multiple sources (connected vehicles, infrastructure sensors, environmental and historical data) to generate real-time risk predictions at local and network-level hazard maps. These predictions will feed into a Decision Support System (DSS) that prioritizes and triggers proactive safety measures, delivered to users via Human-Machine Interfaces (HMIs) and Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS). The project will focus on addressing data fragmentation and improving data quality by developing a federated, FAIR-compliant data architecture and AI models that ensure bias control, optimal sample size, and explainability. Additionally, ROAD4SAFE will tackle challenges in data acquisition and integration, providing solutions for low-latency, real-time data processing through cloud-edge hybrid systems. Two complementary pilots will be conducted: the Rustenfeld Living Lab (Austria), testing critical scenarios in tunnels and entrance-exit ramps, and the Bizkaia Connected Corridor (Spain), assessing network-scale risk prediction. The project will develop and test predictive AI models for real-time hazard forecasting and implement these through a dynamic, multi-scale Decision Support System. By the end of the project, technologies will reach TRL 5-6, offering a comprehensive solution for proactive safety management, aligned with the EU's Vision Zero goal.

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-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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-CL5-2026-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSIDAD DE VIGO
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.

€ 861 625,00
Adresse
LG CAMPUS LAGOAS MARCOSENDE
36310 VIGO PONTEVEDRA
Espagne

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Région
Noroeste Galicia Pontevedra
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
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 (5)