Objectif
Urban soil contamination resulting from former land-use is important but challenging to measure. Direct measurements are expensive and time-consuming to acquire, making a city-wide assessment impossible. Current statistical methods for modelling the distribution of pollution in urban environments, such as kriging, often fail to do so properly, since the contamination is highly local and uncorrelated with the surroundings. The problems can be mitigated by using multi-output models, such as co-kriging, where several datasets are modelled concurrently. The methods are, however, slow to train and have limited flexibility.
DeepGeo will develop state-of-the-art methods for assessing urban soil contamination and provide an open-source software library for geostatistical data analysis, directly making the novel discoveries available to a wide audience.
DeepGeo aims to solve the mentioned problems by the use of deep Gaussian processes for estimating urban soil pollution. This recently developed class of models promises enormous flexibility and can model highly nonlinear correlations between outputs, making them far superior to standard co-kriging. They do, however, suffer from scalability issues and empirical studies show flexibility issues with increasing depth.
DeepGeo will address the scalability issue by developing new algorithms for approximate inference and for inducing sparsity. Inspired by recent advances in training of deep neural networks, specialised covariance functions that allow for deeper Gaussian process architectures will be constructed. Finally, new and improved methods for learning complicated correlations between outputs will be investigated, thus increasing the amount of information that can be gained from already available data.
By making the developed methods available as open-source software, DeepGeo seeks to reach a broad range of research fields as well as benefitting the geochemical industry.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données
- sciences naturelles informatique et science de l'information logiciel
- sciences naturelles sciences de la Terre et sciences connexes de l'environnement sciences de l'environnement pollution
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
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.
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.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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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.
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) H2020-MSCA-IF-2017
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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.
CB2 1TN CAMBRIDGE
Royaume-Uni
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.