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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Artificial Intelligence for Smart Cities

Description du projet

De nouveaux outils d’analyse des données pour une planification urbaine intelligente

Les projections démographiques mondiales révèlent que plus des deux tiers de la population – 6,5 milliards de personnes – vivront dans des zones urbaines d’ici 2050. Pour prévenir une urbanisation incontrôlée, l’un des objectifs du Programme des Nations unies pour le développement est de promouvoir la croissance durable des zones urbaines. Une planification urbaine intelligente et des méthodes évolutives exigent des instruments efficaces capables d’analyser de grandes quantités de données au fil du temps. Le projet AI4SmartCities, financé par l’UE, s’efforcera de générer des solutions professionnelles pour des indicateurs géospatiaux et socio-économiques à très haute résolution destinés à la planification et à la gestion intelligentes des villes. Pour cela, il étendra les algorithmes d’intelligence artificielle déjà développés et les propriétés de gestion des mégadonnées d’observation de la Terre (big Earth data) aux données à très haute résolution pour les solutions destinées aux villes intelligentes, et préparera la commercialisation du logiciel.

Objectif

It is estimated that by 2050, 68% of the world population will live in urban areas, according to the United Nations. With the accelerated rhythm of population growth, the expected number of urban citizens in 2050 is close to 6.5 billion (compared to 4.2 billion nowadays). Uncontrolled urbanization raises a significant problem, the topic of the United Nations Development Programme Goal 11: ensuring sustainable and safe growth of urban areas. This project therefore addresses a global problem. To enable smart urban planning and scalable methods for example to predict the risk of structural degradation or damage to city buildings, it is essential to create efficient tools that can analyse large amounts of data, over time (4D), to create comprehensive global urban maps. The continuous expansion of data sets poses a significant problem for data analytics for global smart urban planning: we currently lack solutions that can generate useful insights from the data.

In this PoC project, I aim to extend the AI algorithms and the big Earth observation data management features developed in the ERC Starting grant to very high resolution data for Smart City applications and offer our software as a commercial, integrated service. Within the PoC, a comprehensive business case that will assist us in designing an exploitation strategy will be developed. Achieving these objectives will advance our AI solution for Smart City from a technology readiness level (TRL) of 4 to 6.

Our value proposition in AI4SmartCities is a set of professional solutions for very high resolution geo-spatial and social-economic indicators for Smart City planning and management by retrieving them from big EO data using AI. For example, high resolution building footprint map, urban building change map, and traffic flow map. Supporting the abovementioned solutions is an easy-to-use, interactive big EO data analysis platform.

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.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

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.

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.

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-PoC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Contribution nette de l'UE

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.

€ 150 000,00
Adresse
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Allemagne

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Région
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

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.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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