Development and implementation of efficient forecasting and monitoring of air pollutants, based on AI techniques using data from an extensive measurement network (Q77612): Difference between revisions
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(Created claim: summary (P836): Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Le but de ce projet est de développer et de mettre en œuvre des méthodes de calcul innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique...) |
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Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Le but de ce projet est de développer et de mettre en œuvre des méthodes de calcul innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour l’analyse, la correction, le traitement et la prévision des informations sur la pollution atmosphérique. Les données seront fournies à des fins d’analyse par l’intermédiaire d’un réseau de capteurs de pollution à faible coût. Le réseau dense de ces appareils de mesure (ciblement 2-3 capteurs/km^2 de la zone couverte par la mesure) résout trois problèmes: qualité des données (grâce à la détermination continue du niveau de pollution à l’aide de données provenant de capteurs multiples, ce qui réduit l’erreur de la valeur mesurée et permet de corriger les données en cas d’endommagement d’un capteur), l’identification immédiate des sources locales de pollution et la fourniture de données provenant d’endroits non encore mesurés (par exemple, des zones monofamiliales produisant de faibles émissions et des zones éloignées de stations de mesure précises mais coûteuses). Ces trois aspects sont essentiels pour la qualité des prévisions et, pour la première fois, permettent d’évaluer l’efficacité des mesures de protection de la qualité de l’air. (French) | |||||||||||||||
| Property / summary: Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Le but de ce projet est de développer et de mettre en œuvre des méthodes de calcul innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour l’analyse, la correction, le traitement et la prévision des informations sur la pollution atmosphérique. Les données seront fournies à des fins d’analyse par l’intermédiaire d’un réseau de capteurs de pollution à faible coût. Le réseau dense de ces appareils de mesure (ciblement 2-3 capteurs/km^2 de la zone couverte par la mesure) résout trois problèmes: qualité des données (grâce à la détermination continue du niveau de pollution à l’aide de données provenant de capteurs multiples, ce qui réduit l’erreur de la valeur mesurée et permet de corriger les données en cas d’endommagement d’un capteur), l’identification immédiate des sources locales de pollution et la fourniture de données provenant d’endroits non encore mesurés (par exemple, des zones monofamiliales produisant de faibles émissions et des zones éloignées de stations de mesure précises mais coûteuses). Ces trois aspects sont essentiels pour la qualité des prévisions et, pour la première fois, permettent d’évaluer l’efficacité des mesures de protection de la qualité de l’air. (French) / rank | |||||||||||||||
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| Property / summary: Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Le but de ce projet est de développer et de mettre en œuvre des méthodes de calcul innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour l’analyse, la correction, le traitement et la prévision des informations sur la pollution atmosphérique. Les données seront fournies à des fins d’analyse par l’intermédiaire d’un réseau de capteurs de pollution à faible coût. Le réseau dense de ces appareils de mesure (ciblement 2-3 capteurs/km^2 de la zone couverte par la mesure) résout trois problèmes: qualité des données (grâce à la détermination continue du niveau de pollution à l’aide de données provenant de capteurs multiples, ce qui réduit l’erreur de la valeur mesurée et permet de corriger les données en cas d’endommagement d’un capteur), l’identification immédiate des sources locales de pollution et la fourniture de données provenant d’endroits non encore mesurés (par exemple, des zones monofamiliales produisant de faibles émissions et des zones éloignées de stations de mesure précises mais coûteuses). Ces trois aspects sont essentiels pour la qualité des prévisions et, pour la première fois, permettent d’évaluer l’efficacité des mesures de protection de la qualité de l’air. (French) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 30 November 2021
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Revision as of 14:18, 30 November 2021
Project Q77612 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Development and implementation of efficient forecasting and monitoring of air pollutants, based on AI techniques using data from an extensive measurement network |
Project Q77612 in Poland |
Statements
3,399,244.5 zloty
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4,522,020.0 zloty
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75.17 percent
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1 September 2017
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31 August 2020
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AIRLY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
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50°2'48.8"N, 19°59'49.9"E
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Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Przedmiotem niniejszego projektu jest opracowanie i wdrożenie innowacyjnych metod obliczeniowych w obszarze sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, dotyczących analizy, korekty, przetwarzania i prognozowania informacji dotyczącej zanieczyszczenia powietrza. Dane do analizy zostaną dostarczone za pomocą sieci tanich czujników zanieczyszczenia. Gęsto rozmieszczona sieć takich urządzeń pomiarowych (docelowo 2-3 czujniki/km^2 obszaru objętego pomiarem) rozwiązuje trzy problemy: jakości danych (dzięki ciągłemu oznaczaniu poziomu zanieczyszczeń przy użyciu danych z wielu sensorów, co pozwala na zmniejszenie błędu mierzonej wartości oraz umożliwia korektę danych w przypadku uszkodzenia któregoś czujnika), natychmiastowej identyfikacji lokalnych źródeł zanieczyszczenia oraz udostępniania danych z miejsc dotychczas nieobjętych pomiarem (np. z obszarów zabudowy jednorodzinnej, generującej niską emisję i terenów oddalonych od precyzyjnych lecz drogich stacji pomiarowych). Powyższe trzy aspekty są krytyczne dla jakości prognozy i po raz pierwszy umożliwiają ocenę efektywności działań, mających na celu ochronę jakości powietrza. (Polish)
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Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article 25 of EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). The subject of this project is to develop and implement innovative calculation methods in the area of artificial intelligence and machine learning, for analysis, correction, processing and forecasting of air pollution information. Data for analysis will be provided via a network of low-cost pollution sensors. A densely distributed network of such measuring devices (target 2-3 sensors/km^2 of the measured area) solves three problems: data quality (due to continuous determination of the level of pollutants using data from multiple sensors, which allows to reduce the error of the measured value and allows correction of data in case of damage to a sensor), immediate identification of local sources of pollution and sharing of data from places not covered by the measurement (e.g. from single-family buildings, generating low emissions and areas far from precise but expensive measuring stations). These three aspects are critical for the quality of the forecast and allow for the first time to assess the effectiveness of activities aimed at protecting air quality. (English)
14 October 2020
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Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article 25 du règlement (CE) no 651/2014 du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité (JO URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). Le but de ce projet est de développer et de mettre en œuvre des méthodes de calcul innovantes dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour l’analyse, la correction, le traitement et la prévision des informations sur la pollution atmosphérique. Les données seront fournies à des fins d’analyse par l’intermédiaire d’un réseau de capteurs de pollution à faible coût. Le réseau dense de ces appareils de mesure (ciblement 2-3 capteurs/km^2 de la zone couverte par la mesure) résout trois problèmes: qualité des données (grâce à la détermination continue du niveau de pollution à l’aide de données provenant de capteurs multiples, ce qui réduit l’erreur de la valeur mesurée et permet de corriger les données en cas d’endommagement d’un capteur), l’identification immédiate des sources locales de pollution et la fourniture de données provenant d’endroits non encore mesurés (par exemple, des zones monofamiliales produisant de faibles émissions et des zones éloignées de stations de mesure précises mais coûteuses). Ces trois aspects sont essentiels pour la qualité des prévisions et, pour la première fois, permettent d’évaluer l’efficacité des mesures de protection de la qualité de l’air. (French)
30 November 2021
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Identifiers
POIR.01.01.01-00-0049/17
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