Projektbeschreibung
Verfahren des maschinellen Lernens für die Leistungsmessung von Flugzeugen
Der aktuelle Flugbetrieb stützt sich zur Planung und Verwaltung der Flugwege auf das Flugmanagementsystem. Das Flugmanagementsystem beruht jedoch für jeden Flugzeugtyp auf einem einzigen Leistungsmodell des Herstellers und auf Wettervorhersagen von vor dem Flug. Daher mangelt es an Genauigkeit und mit dem Ansatz können keine präzisen Messungen der Flugzeugleistung erfolgen. Um dieses Problem zu lösen, zielt das EU-finanzierte Projekt PERF-AI darauf ab, Verfahren des maschinellen Lernens auf Flugdaten anzuwenden. Auf diese Weise kann die tatsächliche Leistung des Flugzeugs während seiner gesamten Lebensdauer genau gemessen werden. Im Rahmen des Projekts werden geeignete Algorithmen des maschinellen Lernens ermittelt, ihre Genauigkeit im Hinblick auf die Flugdatenanalyse bewertet und mathematische Modelle zur Optimierung von Flugbahnen im realen Flugbetrieb entwickelt.
Ziel
PERF-AI will apply Machine Learning techniques on flight data (parametric & non-parametric approaches) to accurately measure actual aircraft performance throughout its lifecycle.
Within current airline operations, both at flight preparation (on-ground) & at flight management (in-air) levels, the trajectory is first planned, then managed by the Flight Management System (FMS) using a single manufacturer’s performance model that is the same for every aircraft of the same type, & also on weather forecast that is computed long before the flight. It induces a lack of accuracy during the planning phase with a flight route pre-established at specific altitudes & speeds to optimize fuel burn, from take-off to landing using aircraft performances that are not those of the real aircraft. Also, the actual flight will usually shift from the original plan because of Air Traffic Control (ATC) constraints, adverse weather, wind changes & tactical re-routing, without possibility for the flight crew, either using the FMS or through connected services to tactically recompute the trajectory in order to continuously optimize the flight path. This is in particular due to the limitations of the performance databases that the current systems are using.
Hence, PERF-AI is focusing on identifying adequate machine learning algorithms, testing their accuracy & capability to perform flight data statistical analysis & developing mathematical models to optimize real flight trajectories with respect to the actual aircraft performance, thus, minimizing fuel consumption throughout the flight.
The consortium consists of Safety-Line (FR) & INRIA (FR), having full expertise at Aircraft Performance & Data Science, hence, able to fully propose, test & validate different statistical models that will allow to accurately solve some optimization challenges & implement them in an operational environment.
PERF-AI total grant request to the CSJU is 568 550€ with total project duration of 24 months.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/de/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- Naturwissenschaften Geowissenschaften und verwandte Umweltwissenschaften Atmosphärenwissenschaften Meteorologie
- Technik und Technologie Maschinenbau Fahrzeugbau Luft- und Raumfahrttechnik Flugzeug
- Naturwissenschaften Mathematik angewandte Mathematik Statistik und Wahrscheinlichkeit
- Technik und Technologie Umwelttechnik Energie und Kraftstoffe
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.3.4. - SOCIETAL CHALLENGES - Smart, Green And Integrated Transport
HAUPTPROGRAMM
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen -
H2020-EU.3.4.5.6. - ITD Systems
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen
Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
CS2-IA - Innovation action
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-CS2-CFP07-2017-02
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
75015 Paris
Frankreich
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.