Objetivo
The IntelliAQ project will develop novel approaches for the analysis and synthesis of global air quality data based on deep neural networks. The foundation of this project is the world’s largest collection of surface air quality measurements, which was recently assembled by the principal investigator and plays a pivotal role in the ongoing first comprehensive Tropospheric Ozone Assessment Report (TOAR). This database will be complemented with data from the world’s leading effort to collect global air pollutant measurements in near realtime and combined with high-resolution geodata, weather information, and satellite retrievals of atmospheric composition in order to characterize individual measurement locations and regional air pollution patterns. State-of-the-art deep learning methods will be applied to this unprecedented dataset in order to 1) fill observation gaps in space and time, 2) provide short-term forecasts of air quality, and 3) assess the quality of air pollutant information from diverse measurements. The combination of diverse data sources is unique, and the project will be the first to apply the full potential of deep neural networks on global air quality data. The achievement of the three IntelliAQ objectives will shift the analysis of global air pollutant observations to a new level and provide a basis for the future development of innovative air quality services with robust scientific underpinning. Due to the heterogeneity of the multivariate data, lack of structure, and generally unknown uncertainty of the input data, the project also poses challenges for existing deep learning methods, and will thus lead to new developments in this field. Direct outcomes of the project will be a substantial improvement of global air quality information including methods to assess the quality of air pollution measurements, and a new data-driven method for forecasting air quality at local scales.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información base de datos
- ingeniería y tecnología ingeniería ambiental ingeniería de la contaminación atmosférica
- ciencias naturales ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas ciencias ambientales contaminación
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático aprendizaje profundo
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial inteligencia computacional
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Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
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.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
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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.
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.
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.
ERC-ADG - Advanced Grant
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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) ERC-2017-ADG
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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.
52428 JULICH
Alemania
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.