Descrizione del progetto
Formare i ricercatori su modelli di scatola grigia
Le soluzioni di mobilità stanno forgiando il futuro, ponendo l’esperienza umana al centro dei trasporti e di tutte le modalità e infrastrutture. La prossima fase riguarderà il sostegno alla transizione in atto della mobilità personale europea verso sistemi di mobilità sicuri, affidabili e intelligenti. Il progetto GREYDIENT, finanziato dall’UE, istituirà una rete di formazione innovativa per la futura generazione di ricercatori in fase iniziale di carriera. L’attenzione del progetto si concentrerà su modelli di scatola grigia, che propongono una risposta all’attuale pressante questione poiché sono finalizzati all’integrazione ottimale di strumenti di apprendimento automatico basati sui dati (scatola nera) con modelli di simulazione (scatola bianca). I ricercatori in fase iniziale di carriera riceveranno formazione su modellizzazione, propagazione e quantificazione di variabilità pertinenti, adozione dei megadati e di metodi di apprendimento automatico nonché sulla combinazione ottimale di approcci basati sui dati con modelli numerici.
Obiettivo
The GREYDIENT innovative training network aims at training a next generation of Early Stage Researchers (ESR) to fully sustain the ongoing transition of European personal mobility towards safe and reliable intelligent mobility systems via the recently introduced framework of grey-box modelling approaches. One of the main challenges that we currently face in this context is the integration of the data captured from the plenitude of sensors that are involved in a particular road-traffic scenario, ranging from monitoring car-component loading situations to power network-reliability estimations. The aim is to fully exploit the potential of merging these data with advanced computational models of components and systems that are widely available in industry in order to fully assess the momentarily safety. Grey box models are an answer to this pressing issue, as they are aimed at optimally integrating (black-box) data driven machine learning tools with (white-box) simulation models to greatly surpass the performance of either framework separately. However, the training of professional profiles in Europe who combine knowledge and experience in state-of-the-art data-driven black box and numerical white box approaches with expertise in methods for reliability and safety estimation is scarce. Therefore, GREYDIENT will train its ESR’s in a wide spectrum of fields, including the modelling, propagation and quantification of the relevant variabilities, the application of big data and machine learning methods, as well as the optimal combination of data-driven approaches with numerical models. All our ESR’s will obtain a PhD from an internationally respected University, build experience in communicating and disseminating their work, applying their research skills in a non-academic context and receive in-depth training in transferable skills such commercialization, collaboration and entrepreneurship. This training will be organized in close cooperation with key industry stakeholders.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze sociali economia e commercio economia e gestione aziendale imprenditorialità
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica sensori
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.1. - Fostering new skills by means of excellent initial training of researchers
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-ITN-2020
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
3000 Leuven
Belgio
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.