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Artificial Intelligence Solutions to Meteo-Based DCB Imbalances for Network Operations Planning

Projektbeschreibung

DEENESFRITPL

Wettervorhersage dank künstlicher Intelligenz

Das EU-finanzierte Projekt ISOBAR hat zum Ziel, sich künstliche Intelligenz zunutze zu machen und fünf bedeutende KI-Komponenten zur Unterstützung der Lieferkette im Bereich des Nachfrage-Kapazitäts-Ausgleichs in fehlerbehafteten und kritischen Situationen zu entwickeln: zur Verbesserung und Antizipierung der Konvektionsvorhersage, für eine bessere Charakterisierung der Kapazität und Nachfrage, zur Identifizierung wetterbedingter Ungleichgewichte zwischen Kapazität und Nachfrage sowie zur Auswahl von Abmilderungsmaßnahmen zwischen Kapazität und Nachfrage auf lokaler Ebene und im Netzwerk. Das Projekt wird auf vier wichtigen Grundpfeilern aufbauen. Erstens wird es kollaborative Verfahren des Luftraummanagements und der Flugverkehrsflussregelung auf prätaktischer und taktischer Ebene in die lokalen und netzwerkbezogenen Rollen verankern und dabei dynamische Wetterzellen integrieren. Zweitens wird es die Ungleichgewichte zwischen Nachfrage und Kapazität charakterisieren. Drittens wird es einen benutzerorientierten Plan zur Abmilderung aufstellen. Zu guter Letzt wird das Projekt einen betrieblichen und technischen Strategieplan zur Integration zusätzlicher Dienste in die systemweite Informationsverwaltung ausarbeiten.

Ziel

ISOBAR aims at the provision of a service- and AI-based Network Operations Plan, by integrating enhanced convective weather forecasts for predicting imbalances between capacity and demand and exploiting AI to select mitigation measures at local and network level in a collaborative ATFCM operations paradigm. To achieve this vision, four objectives are set:
a) Reinforce collaborative ATFCM processes at pre-tactical and tactical levels into the LTM (local) and Network Management (network) roles integrating dynamic weather cells.
b) Characterisation of demand and capacity imbalances at pre-tactical level [-1D, -30min] depending on the input of probabilistic weather cells by using applied AI methods and ATM and weather data integration.
c) User-driven mitigation plan considering AUs priorities (and fluctuations in demand based on weather forecasts) and predicted effectiveness of ATFCM regulations, considering flow constraints and network effects.
d) Develop an operational and technical roadmap for the integration of ancillary services (providing AI-based hotspot detection and adaptative mitigation measures) into the NM platform, by defining interfaces, functional and performance requirements.

Wissenschaftliches Gebiet

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-SESAR-2019-2

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Finanzierungsplan

RIA - Research and Innovation action

Koordinator

CENTRO DE REFERENCIA INVESTIGACION DESARROLLO E INNOVACION ATM, A.I.E.
Netto-EU-Beitrag
€ 315 750,00
Adresse
CALLE CAMPEZO, 1, 4º, EDIFICIO 7, PARQUE EMPRESARIAL LAS MERCEDES
28022 Madrid
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
€ 315 750,00

Beteiligte (10)

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Letzte Aktualisierung: 20 Dezember 2023

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Permalink: https://cordis.europa.eu/project/id/891965/de

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