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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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MAchinE Learning for Scalable meTeoROlogy and cliMate

Projektbeschreibung

Maßgeschneiderte Lösungen auf der Grundlage des maschinellen Lernens für Wetter- und Klimamodelle

Da der Klimawandel als die größte Bedrohung gilt, denen die moderne Menschheit je ausgesetzt war, müssen Instrumente entwickelt werden, mit denen sie sich auf mögliche künftige Auswirkungen vorbereiten kann. Wetter- und Klimamodelle könnten sich mit maschinellem Lernen verbessern lassen. Daher möchte das EU-finanzierte Projekt MAELSTROM die europäische Computerarchitektur zur Einschätzung künftiger klimatischer Folgen verbessern. Konkret wird es Computersysteme für eine optimale Anwendungsleistung und Energieeffizienz, ein Software-Framework zur Verbesserung der Bedienbarkeit und Trainingseffizienz bei umfangreichem maschinellem Lernen und umfassende Anwendungen des maschinellen Lernens für die Wetter- und Klimawissenschaft vorantreiben. Es werden Computersysteme entwickelt, die für die Anwendungsbedürfnisse optimiert sind und das europäische Angebot im Bereich Hochleistungsrechnen ausbauen sollen.

Ziel

To develop Europe’s computer architecture of the future, MAELSTROM will co-design bespoke compute system designs for optimal application performance and energy efficiency, a software framework to optimise usability and training efficiency for machine learning at scale, and large-scale machine learning applications for the domain of weather and climate science.

The MAELSTROM compute system designs will benchmark the applications across a range of computing systems regarding energy consumption, time-to-solution, numerical precision and solution accuracy. Customised compute systems will be designed that are optimised for application needs to strengthen Europe’s high-performance computing portfolio and to pull recent hardware developments, driven by general machine learning applications, toward needs of weather and climate applications.

The MAELSTROM software framework will enable scientists to apply and compare machine learning tools and libraries efficiently across a wide range of computer systems. A user interface will link application developers with compute system designers, and automated benchmarking and error detection of machine learning solutions will be performed during the development phase. Tools will be published as open source.

The MAELSTROM machine learning applications will cover all important components of the workflow of weather and climate predictions including the processing of observations, the assimilation of observations to generate initial and reference conditions, model simulations, as well as post-processing of model data and the development of forecast products. For each application, benchmark datasets with up to 10 terabytes of data will be published online for training and machine learning tool-developments at the scale of the fastest supercomputers in the world. MAELSTROM machine learning solutions will serve as blueprint for a wide range of machine learning applications on supercomputers in the future.

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: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

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.

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.

RIA - Research and Innovation action

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-JTI-EuroHPC-2019-1

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

EUROPEAN CENTRE FOR MEDIUM-RANGE WEATHER FORECASTS
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 380 625,00
Adresse
SHINFIELD PARK
RG2 9AX Reading
Vereinigtes Königreich

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Region
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Berkshire
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten

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.

€ 761 250,00

Beteiligte (6)

Mein Booklet 0 0