Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Enhance Aircraft Performance and Optimisation through utilisation of Artificial Intelligence

Opis projektu

Wykorzystanie technik uczenia maszynowego do pomiaru osiągów samolotów

Obecnie działalność linii lotniczych opiera się na systemie zarządzania lotem (FMS), który służy do planowania i zarządzania trajektoriami lotu. Wspomniany FMS wykorzystuje jednak model osiągów jednego producenta dla każdego typu samolotu i opiera się na prognozach pogody przed lotem. Podejście to nie jest dokładne i nie zapewnia precyzyjnych pomiarów osiągów samolotu. Zagadnieniem tym zajmie się zespół finansowanego ze środków UE projektu PERF-AI, który ma na celu wykorzystanie uczenia maszynowego do analizy danych lotu. Umożliwi to dokładne pomiary rzeczywistych osiągów samolotu przez cały okres jego eksploatacji. W ramach projektu zidentyfikowane zostaną odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego, oceniona zostanie ich dokładność pod kątem analizy danych lotu oraz opracowane zostaną modele matematyczne do optymalizacji trajektorii rzeczywistych lotów.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

CS2-IA - Innovation action

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-CS2-CFP07-2017-02

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

SAFETY LINE
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 318 675,00
Adres
ETAGE 11 TOUR MONTPARNASSE 33 AVENUE DU MAINE
75015 Paris
Francja

Zobacz na mapie

MŚP

Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.

Tak
Region
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Rodzaj działalności
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 455 250,00

Uczestnicy (1)

Moja broszura 0 0