Adaptive Flight Forecast and Soring System (Q77691): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed label, description and/or aliases in 1 language: translated_label) |
(Changed label, description and/or aliases in 2 languages: Changing unique label-description pair) |
||
| description / en | description / en | ||
Project in Poland | Project Q77691 in Poland | ||
| description / pl | description / pl | ||
Projekt w Polsce | Projekt Q77691 w Polsce | ||
Revision as of 04:43, 29 October 2020
Project Q77691 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Adaptive Flight Forecast and Soring System |
Project Q77691 in Poland |
Statements
11,558,172.01 zloty
0 references
15,722,596.51 zloty
0 references
73.51 percent
0 references
1 May 2018
0 references
30 April 2020
0 references
GIVT SPÓŁKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
0 references
51°7'34.7"N, 16°58'41.5"E
0 references
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). Celem Projektu jest stworzenie Adaptacyjnego Systemu Prognozowania i Scoringu Lotów, bazującego na zaawansowanych mechanizmach sztucznej inteligencji i zmiennych strumieniach danych. System ma służyć do prognozowania w czasie rzeczywistym zakłóceń lotów pasażerskich (opóźnień, odwołań, przekierowań na inne lotnisko) oraz automatycznego klasyfikowania przyczyn tych zakłóceń po ich wystąpieniu, pod kątem tego czy dany lot kwalifikuje się do odszkodowania w świetle Rozporządzenia WE 261/2004. Kolejnym celem jest wycena ewentualnych roszczeń pasażerów związanych z zakłóconymi lotami i wytyczanie optymalnej ścieżki postępowania w stosunku do linii lotniczych. Badawczy cel Projektu zostanie zrealizowany poprzez wykorzystanie wielu źródeł danych generowanych w czasie rzeczywistym, które posłużą do prognozowania ryzyka wystąpienia zakłócenia oraz klasyfikacji jego przyczyny. Do analizy danych zostaną wykorzystane m.in. algorytmy uczenia maszynowego. W kontekście badawczym wyzwaniem jest stworzenie uniwersalnego modelu predykcji łączącego wiele niezależnych sygnałów zewnętrznych (tzn. nie będących wyłączną wiedzą wewnętrzną poszczególnych linii lotniczych) z danymi historycznymi zebranymi przez Wnioskodawcę. Projekt realizuje cele biznesowe Wnioskodawcy, który zajmuje się reprezentowaniem pasażerów podczas dochodzenia odszkodowań od linii lotniczych, a jego strategia biznesowa zakłada ekspansję na cały rynek europejski. Projekt pozwoli rozwiązać jeden z kluczowych problemów dotyczących ruchu lotniczego i jego zakłóceń. System, przewidując zachowania kilku milionów lotów, ułatwi pasażerom planowanie podróży, a Wnioskodawcy skuteczne i efektywne reprezentowanie swoich kl (Polish)
0 references
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 aim of the project is to create an Adaptative Flight Forecasting and scoring system based on advanced artificial intelligence mechanisms and variable data streams. The scheme is intended to forecast in real time the disruption of passenger flights (delays, cancellations, redirections to other airports) and to automatically classify the causes of these disturbances after their occurrence, in terms of whether a flight is eligible for compensation under Regulation EC 261/2004. Another objective is to assess the possible claims of passengers related to disrupted flights and to establish an optimal path for airlines. The project’s research objective will be achieved through the use of multiple real-time data sources, which will be used to predict the risk of disruption and to classify the cause of the disruption. Machine learning algorithms will be used for data analysis. In a research context, the challenge is to create a universal prediction model that combines many independent external signals (i.e. not the exclusive internal knowledge of individual airlines) with historical data collected by the Applicant. The project pursues the business objectives of the Applicant, who is involved in representing passengers during the investigation of compensation from airlines, and his business strategy assumes expansion to the whole European market. The project will address one of the key problems relating to air traffic and its disruption. The system, predicting the behaviour of several million flights, will make it easier for passengers to plan their journeys, and the applicants will effectively and effectively represent their class (English)
14 October 2020
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0110/18
0 references