Obiettivo
Thousands of hectares of forest lands are lost to wildfires every year. Utilization of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is an efficient tool for fighting fires, however the state-of-the-art techniques lack in ability to predict fire spread direction and coordinate multiple UAVs to suppress the fire under limited communication. DUF project aims to apply powerful tools from artificial intelligence domain to UAV firefighting problem, creating an innovative solution for autonomous firefighting, which will reduce the amount of lands lost to fires. DUF will use the deep learning techniques for estimating the fire spread direction from infrared camera streams obtained from UAVs. Deep learning is a mature technology for classical image recognition, but the use of deep learning to learn predictive models for fire spread is a novel approach. After the model is learned, a decentralized approximate dynamic planning algorithm will be utilized to coordinate UAV actions for suppressing the fire. The algorithm development, simulations and first phase of the flight experiments will be conducted at Istanbul Technical University (ITU) Aerospace Research Center (ARC). The project will conclude with flight tests conducted on natural forest fires, with operational support from Forest of Ministry of Turkey. Prof. Ure earned his Ph.D. degree from Massachusetts Institute of Technology, working on advanced UAV projects and collaborating with leading researchers in the world. He has extensive experience on autonomous systems and published more than 30 critically acclaimed journal and conference papers in this subject. Prof. Ure is currently working as assistant professor in ITU and through this innovative multidisciplinary research and with the help of experimental infrastructure provided by the ITU, Prof. Ure is expected to gain maturity in managing research projects and advance his career toward being an esteemed professor in the field of aeronautics and artificial intelligence in Europe.
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.
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.
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica sensori sensori ottici
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata riconoscimento dell’immagine
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica robotica robot autonomi drone
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
- ingegneria e tecnologia ingegneria meccanica ingegneria dei veicoli ingegneria aerospaziale ingegneria aeronautica
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
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.
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.
MSCA-IF-EF-RI - RI – Reintegration panel
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2016
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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.
34469 Maslak, Istanbul
Turchia
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.