Descripción del proyecto
Desvelando los misterios de nuestro pasado histórico con la inteligencia artificial
La historia climática de la Tierra se puede estudiar analizando testigos de hielo, unos cilindros de agua congelada extraídos mediante la perforación de placas de hielo de Groenlandia, la Antártida o los glaciares alpinos. Entre las impurezas encontradas en los testigos de hielo hay partículas insolubles, tales como partículas de vidrio volcánico u otras de origen biológico como polen y algas. La detección de estas partículas es crucial para comprender cómo eran en el pasado las condiciones y las interacciones entre los componentes del sistema climático. El proyecto ICELEARNING, financiado con fondos europeos, desarrollará una técnica para detectar automáticamente partículas insolubles en testigos de hielo mediante técnicas de reconocimiento de patrones de inteligencia artificial. Estos novedosos métodos, automáticos y no destructivos, podrían desvelar información nueva sobre los cambios climáticos y medioambientales en la Antártida durante los últimos 1,5 millones de años.
Objetivo
The detection of insoluble particles trapped in ice or sediment cores, like pollen grains, foraminiferal and diatom assemblages, volcanic and dust particles represents the basis for paleoresearch on the biosphere, volcanism and oceanic and atmospheric realms. To date, except for ice core dust, this analytical goal is achieved during years of particle observations by manual microscopy. Artificial Intelligence predictive models are already applied to several research fields within geoscience, but up to date its implementation to paleoclimate is missing. With ICELEARNING, I aim to develop a two-phase routine for the automatic quantification of insoluble particles trapped in ice cores. The routine is based on a commercial Flow Imaging Microscope producing particle images from within melted ice samples. The images are then analyzed by Pattern Recognition algorithms which will be developed for automatic particle classification and counting. The routine will be specifically developed in order to be implemented in Continuous Flow Analysis (CFA) systems, therefore surpassing the traditional methods by providing continuous particle records from ice cores. ICELEARNING methodology is suitable to any diluted sample, thus representing a ground-breaking analytical advancement from ice core science to marine geology. This innovative routine is automatic and non-destructive, imperative prerequisites for the future Antarctic ice core project analytical measurements, aiming to retrieve a continuous climatic and environmental record covering the last 1.5 Myr. ICELERNING will be developed at Ca’ Foscari University of Venice with Prof. Carlo Barbante, leading expert in trace and ultra-trace level impurity detections in ice cores and with the University of Bergen, a top institution in marine geology and paleoceanography. This unique synergy, in addition to the proposer’s knowledge of CFA systems and machine learning techniques will provide the best preconditions for the project success.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ciencias naturales ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas paleontología paleoclimatología
- ciencias naturales ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas geología vulcanología
- ciencias naturales ciencias físicas óptica microscopía
- ciencias naturales ciencias de la tierra y ciencias ambientales conexas ciencias de la atmósfera meteorología biosfera
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial reconocimiento de patrones
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
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.
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.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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) H2020-MSCA-IF-2018
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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.
30123 VENEZIA
Italia
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.