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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Combining Simulation Models and Big Data Analytics for ATM Performance Analysis

Descripción del proyecto

Unas mejores simulaciones de las prácticas de gestión del tráfico aéreo propician una evaluación concluyente

A medida que sigue aumentando el número de aviones que surcan los cielos y ruedan en tierra, la gestión del tráfico aéreo es un reto cada vez mayor. La Conferencia Europea de Aviación Civil, fundada en 1955 como organización intergubernamental y paneuropea, promueve entre sus Estados miembros políticas y prácticas que respaldan la seguridad, la eficiencia y la sostenibilidad del sistema de transporte aéreo de Europa. El proyecto SIMBAD, financiado con fondos europeos, profundizará en la evaluación eficaz y fiable de los resultados de estas políticas y prácticas mediante el desarrollo de nuevos métodos de modelización del rendimiento basados en la combinación de técnicas de aprendizaje automático y microsimulación del tráfico aéreo.

Objetivo

The development of performance modelling methodologies able translate new ATM concepts and technologies into their impact on high-level, system wide KPIs has been a long-time objective of the ATM research community. Bottom-up, microsimulation models are often the only feasible approach to address this problem in a reliable manner. However, the practical application of large-scale simulation models to strategic ATM performance assessment is often hindered by their computational complexity. The goal of SIMBAD is to develop and evaluate a set of machine learning approaches aimed at providing state of-the-art ATM microsimulation models with the level of reliability, tractability and interpretability required to effectively support performance evaluation at ECAC level. The specific objectives of the project are the following:
1. Explore the use of machine learning techniques for the estimation of hidden variables from historical air traffic data, with particular focus on airspace users’ preferences and behaviour, in order to enable a more robust calibration of air traffic microsimulation models.
2. Develop new machine learning algorithms for the classification of traffic patterns that enable the selection of a sufficiently representative set of simulation scenarios allowing a comprehensive assessment of new ATM concepts and solutions.
3. Investigate the use of active learning metamodelling to facilitate a more efficient exploration of the input output space of complex simulation models through the development of more parsimonious performance metamodels, i.e. analytical input/output functions that approximate the results of a more complex function defined by the microsimulation models.
4. Demonstrate and evaluate the newly developed methods and tools through a set of case studies in which the proposed techniques will be integrated with existing, state-of-the-art ATM simulation tools and used to analyse a variety of ATM performance problems.

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: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Palabras clave

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.

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.

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.

RIA - Research and Innovation action

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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-SESAR-2019-2

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

NOMMON SOLUTIONS AND TECHNOLOGIES SL
Aportación neta de la UEn

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.

€ 314 312,50
Dirección
PLAZA CARLOS TRIAS BERTRAN 4 2 PLANTA
28020 Madrid
España

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

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.

€ 314 312,50

Participantes (4)

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