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

Combining Simulation Models and Big Data Analytics for ATM Performance Analysis

Opis projektu

Lepsze symulacje praktyk zarządzania ruchem lotniczym sprzyjają rozstrzygającej ocenie

Ponieważ liczba samolotów w powietrzu i kołujących po płytach lotnisk stale rośnie, zarządzanie ruchem lotniczym staje się coraz większym wyzwaniem. Europejska Konferencja Lotnictwa Cywilnego, założona w 1955 roku jako międzyrządowa organizacja paneuropejska, promuje wśród państw członkowskich strategie i praktyki wspierające bezpieczeństwo, wydajność i zrównoważony rozwój europejskiego systemu transportu lotniczego. Finansowany ze środków UE projekt SIMBAD przyczyni się do usprawnienia skutecznej i niezawodnej oceny wydajności tych strategii i praktyk poprzez opracowanie nowych podejść do modelowania wydajności, opartych na połączeniu technik uczenia maszynowego i mikrosymulacji ruchu lotniczego.

Cel

The development of performance modelling methodologies able translate new ATM concepts and technologies into their impact on high-level, system wide KPIs has been a long-time objective of the ATM research community. Bottom-up, microsimulation models are often the only feasible approach to address this problem in a reliable manner. However, the practical application of large-scale simulation models to strategic ATM performance assessment is often hindered by their computational complexity. The goal of SIMBAD is to develop and evaluate a set of machine learning approaches aimed at providing state of-the-art ATM microsimulation models with the level of reliability, tractability and interpretability required to effectively support performance evaluation at ECAC level. The specific objectives of the project are the following:
1. Explore the use of machine learning techniques for the estimation of hidden variables from historical air traffic data, with particular focus on airspace users’ preferences and behaviour, in order to enable a more robust calibration of air traffic microsimulation models.
2. Develop new machine learning algorithms for the classification of traffic patterns that enable the selection of a sufficiently representative set of simulation scenarios allowing a comprehensive assessment of new ATM concepts and solutions.
3. Investigate the use of active learning metamodelling to facilitate a more efficient exploration of the input output space of complex simulation models through the development of more parsimonious performance metamodels, i.e. analytical input/output functions that approximate the results of a more complex function defined by the microsimulation models.
4. Demonstrate and evaluate the newly developed methods and tools through a set of case studies in which the proposed techniques will be integrated with existing, state-of-the-art ATM simulation tools and used to analyse a variety of ATM performance problems.

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: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

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.

RIA - Research and 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-SESAR-2019-2

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

NOMMON SOLUTIONS AND TECHNOLOGIES SL
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.

€ 314 312,50
Adres
PLAZA CARLOS TRIAS BERTRAN 4 2 PLANTA
28020 Madrid
Hiszpania

Zobacz na mapie

MŚP

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

Tak
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
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.

€ 314 312,50

Uczestnicy (4)

Moja broszura 0 0