Opis projektu
Przewidywanie zagrożeń dotyczących sieci infrastrukturalnych za pomocą algorytmów opartych na sztucznej inteligencji
Wczesne wykrywanie zmian wzorców pogodowych i zakłóceń spowodowanych deformacją gruntu, roślinnością, pożarami i działalnością osób trzecich może pomóc dużym sieciom infrastrukturalnym w ograniczeniu ryzyka i zachowaniu ciągłości działania. Finansowany przez Europejską Radę ds. Innowacji projekt EOinTime zakłada zwiększenie skali usługi monitorowania obserwacji Ziemi, która łączy dane satelitarne z algorytmami uczenia maszynowego. Projekt skupia się na analizie szeregów czasowych i monitorowaniu w czasie zbliżonym do rzeczywistego. W tym celu zespół zamierza opracować oparte na sztucznej inteligencji algorytmy wykrywania zmian, które pozwolą na sekwencyjną ocenę wzorców danych i identyfikację anomalii z wysoką dokładnością. Umożliwi to odpowiednio wczesne przewidywanie wszelkich potencjalnych zagrożeń dotyczących sieci infrastrukturalnych. Interesariusze będą mieli dostęp do wglądu w czasie rzeczywistym w usługę monitoringu poprzez aplikacje mobilne i internetowe.
Cel
LiveEO will offer a holistic monitoring service for infrastructure networks based on satellite data and machine learning algorithms to identify external threats to the grid and predict future impacts by adding time series analytics to our services. The service will enable rapid change
detection (e.g. storm monitoring) to quickly assess the location and extent of damage and slow change detection to facilitate the prediction of potential risks. We will make use of optical and radar data to offer services in real time, regardless of weather. The solution requires the
development of AI-based change detection algorithms that evaluate data at different points in time i.e. time-series and are able to detect patterns and abnormalities in the data with high precision. To do this automatically, the development of an automated process chain, able to transform
data into actionable insights for our customers is part of the solution. Insights will be made available via mobile and web apps.
Dziedzina nauki
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringsatellite technology
- natural sciencescomputer and information sciencessoftwaresoftware development
- engineering and technologyenvironmental engineeringremote sensing
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technologyradar
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Program(-y)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-EIC-2022-ACCELERATOR-01
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-AG - HORIZON Action Grant Budget-BasedKoordynator
10997 BERLIN
Niemcy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.