Descripción del proyecto
Usar el aprendizaje automático para aumentar el conocimiento sobre el impacto de los aerosoles en las nubes
El Acuerdo de París representa un gran paso hacia la resolución del problema del cambio climático. Sin embargo, a la hora de implementarlo, surge una amplia gama de dificultades. Uno de los principales obstáculos es la falta de evidencia científica sobre cómo los gases que no participan en el efecto invernadero se ven afectados por las interacciones entre aerosoles y nubes. Aunque se ha utilizado la ciencia de los datos masivos para comprender mejor las interacciones climáticas entre los aerosoles y las nubes, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático todavía no se aplican por completo en la ciencia climática, y los científicos no están correctamente formados. El proyecto iMIRACLI, financiado con fondos europeos, propone la unión de la IA, el aprendizaje automático y la ciencia climática con el fin de estudiar los datos existentes y aumentar nuestros conocimientos sobre el impacto de los aerosoles en las nubes. El proyecto formará a investigadores noveles para producir una nueva generación de expertos en datos climáticos.
Objetivo
Climate change is one of the most urgent problems facing mankind. Implementation of the Paris climate agreement relies on robust scientific evidence. Yet, the uncertainty of non-greenhouse gas forcing associated with aerosol-cloud interactions limits our constraints on climate sensitivity. Radically new ideas are required. While the majority of forcing estimates are model based, model uncertainties remain too large to achieve the required uncertainty reductions. The quantification of aerosol cloud climate interactions in Earth Observations is thus one of the major challenges of climate science. Progress has been hampered by the difficulty to disentangle aerosol effects on clouds and climate from their covariability with confounding factors, limitations in remote sensing, very low signal-to-noise ratios as well as computationally, due to the scale of the big (>100Tb) datasets and their heterogeneity. Such big data challenges are not unique to climate science but occur across a wide range of data science applications. Innovative techniques developed by the AI and machine learning community show huge potential but have not yet found their way into climate sciences – and climate scientists are currently not trained to capitalise on these advances. The central hypothesis of IMIRACLI is that merging machine learning and climate science will provide a breakthrough in the exploration of existing datasets, and hence advance our understanding of aerosol-cloud forcing and climate sensitivity. Its innovative training plan will match each ESR with supervisors from climate and data sciences as well as a non-academic advisor and secondment and provide them with state-of-the-art data and climate science training. Partners from the non-academic sector will be closely involved in each of the projects and provide training in a commercial context. This ETN will produce a new generation of climate data scientists, ideally trained for employment in the academic and commercial sectors.
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 ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas ciencias de la atmósfera climatología
- ciencias sociales economía y empresa gestión y empresas empleo
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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.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.1. - Fostering new skills by means of excellent initial training of researchers
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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.
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)
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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) H2020-MSCA-ITN-2019
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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.
OX1 2JD Oxford
Reino Unido
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.