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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Artificial intelligence for Real-time Guidance of Onboard SAR applications

Objetivo

Spaceborne Earth Observation (EO) systems are critical to addressing Europe’s environmental and security challenges, from climate change monitoring and disaster response to border surveillance and situational awareness. Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites are particularly valuable given their ability to capture data independent of weather or lighting conditions. However, the complexity of SAR signals, the computational demands of image formation, and the limited resources of spaceborne platforms hinder the deployment of advanced onboard applications. To overcome these bottlenecks, the ARGOS project will develop a novel end-to-end Artificial Intelligence (AI) framework enabling high-level SAR applications directly from raw data onboard satellites.
The project will design a unified onboard processing chain capable of handling SAR raw data and delivering near real-time application-specific inferences in different fields. To make these processes viable in the constrained space environment, ARGOS will focus on optimizing deep learning models, applying multi-tasking and Tiny AI approaches to reduce computational load and power consumption. The framework will be validated on representative space-qualified hardware, ensuring that the solutions can operate effectively under realistic resources. In parallel, the AI-driven approach will be benchmarked against state-of-the-art onboard SAR processing methods. The project will also demonstrate its versatility through demonstration scenarios, including maritime situational awareness, critical areas identification, and environmental monitoring.
ARGOS will advance Europe’s autonomy in intelligent EO capabilities, enabling faster, more efficient, and resilient responses to environmental and geopolitical challenges. Ultimately, the project will bridge the gap between algorithmic innovation and operational deployment, serving both environmental and security needs while reinforcing Europe’s leadership in space-based intelligence.

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.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

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) HORIZON-CL4-2025-02

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

DEUTSCHES ZENTRUM FUR LUFT - UND RAUMFAHRT EV
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.

€ 579 993,41
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.

Sin datos

Participantes (8)

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