Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

EXTREME EVENTS: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DETECTION AND ATTRIBUTION

Description du projet

Utiliser l’intelligence artificielle pour prévoir les effets du changement climatique sur les phénomènes météorologiques extrêmes

Le changement climatique modifie et renforce les phénomènes météorologiques extrêmes tels que les vagues de chaleur, les incendies de forêt dévastateurs, les cyclones, les inondations et les sécheresses. Le projet XAIDA, financé par l’UE, caractérisera, détectera et attribuera les événements extrêmes à l’aide d’une nouvelle approche fondée sur les données et l’impact. Il emploiera de nouvelles techniques d’intelligence artificielle (IA ou AI pour «artificial intelligence») et réunira des spécialistes de l’attribution des événements extrêmes, de la dynamique atmosphérique, de la modélisation climatique, de l’apprentissage automatique et de l’inférence causale. Les résultats feront la lumière sur l’effet du changement climatique sur les phénomènes atmosphériques tels que les cyclones et les tempêtes convectives, qui ne sont pas bien compris ou quantifiés. Le projet fournira également des outils pour évaluer les voies causales menant à des événements extrêmes.

Objectif

Often, extreme events provide representations of the future climate, but not all extremes are harbingers of the future. Thus, in order to be useful for adaptation in support to future projections, a causal link between events and human influence on climate must be established or refuted. This is why the “Extreme event attribution” field has recently developed. However, extreme event detection, attribution and projections studies currently face major limitations.
XAIDA will fill these gaps. Using new artificial intelligence techniques, and a strong two-way interaction with key stakeholders, it will (i) characterize, detect and attribute extreme events using a novel data-driven, impact-based approach, (ii) assess their underlying causal pathways and physical drivers using causal networks methods, and (iii) simulate high-intensity and as yet unseen events that are physically plausible in present and future climates.
To achieve this, XAIDA brings together teams of specialists in extreme event attribution, atmospheric dynamics, climate modelling, machine learning and causal inference, to:
● Understand the effect of climate change on a variety of impacting atmospheric phenomena currently poorly understood or quantified (cyclones, convective storms, long-lived anomalies, or summer compound events), both for past and future evolutions;
● Develop, in co-design with a community of key stakeholders, a novel, broader and impacts-based attribution and projection framework which extracts causal pathways of extremes;
● Develop storylines of events of unseen intensity, based on machine learning methods;
● Provide new tools for model assessment of causal pathways leading to extreme events and investigate the causes of disagreements between models and observations;
● Develop an interaction and communication platform with stakeholders with the ambition to improve training and education on climate change and impacts and to bring these developments to future operational climate services

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.

RIA - Research and Innovation action

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) H2020-LC-CLA-2018-2019-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE CNRS
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.

€ 961 207,44
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.

€ 996 292,44

Participants (17)

Mon livret 0 0