Objectif
Energy systems are evolving into highly interconnected multi-carrier networks spanning individual processes and large-scale infrastructures. As complexity increases, model-based optimisation becomes essential for designing and operating such systems under dynamic and uncertain conditions. Physics-based models offer interpretability and physical consistency but are often too computationally demanding for real-time or system-level use. Data-driven models, while efficient at capturing complex behaviours, require extensive datasets and often suffer from limited generalisation and physical coherence. Hybrid modelling approaches that blend physical knowledge with machine learning therefore represent a promising path.
However, experts in energy systems typically master physics and engineering principles but lack advanced machine-learning skills. Conversely, data-science specialists excel in AI techniques but often lack the domain knowledge required to handle energy systems and their operational constraints.
MOBIDIC bridges this gap by training a new generation of researchers who operate at the interface between energy systems engineering and AI. The 15 doctoral candidates advance methodologies for modelling, optimisation, uncertainty handling, and integration, each working on a use case at process, microgrid, or network scale. MOBIDIC ultimately delivers a coherent toolbox of solutions to support the design and control of future energy systems.
By being trained at the intersection of physics-based modelling, numerical simulation, data analytics, optimisation, and uncertainty-aware decision-making, competences rarely combined in traditional curricula, and by working with industrial datasets and operational constraints, the MOBIDIC cohort will be able to bridge fundamental multiphysics modelling and deployable digital tools, ensuring immediate employability in academia, industrial R&D, and system operations.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information science informatique multiphysique
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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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).
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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.
HORIZON-TMA-MSCA-DN - HORIZON TMA MSCA Doctoral Networks
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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.
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) HORIZON-MSCA-2025-DN-01
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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.
91120 Palaiseau
France
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.