Development and implementation of effective air pollution forecast and monitoring, based on AI techniques using a wide measurement network. (Q77612)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 10:12, 14 October 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Removed claim: summary (P836): Reference_reference_programme_aids:SA.41471 (2015/X) _public:Article 25 of Commission Regulation (EC) No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain categories of aid compatible with the internal market in the application of Article 107 and 108 of the Treaty (OJ(OJ LEU L 187/1, 26.06.2014).The purpose of this project is to develop and implement innovative methods of calculation in the area of artificial intelligence and machine learning, in rel...)
Jump to navigation Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language Label Description Also known as
English
Development and implementation of effective air pollution forecast and monitoring, based on AI techniques using a wide measurement network.
Project in Poland financed by DG Regio

    Statements

    contained in NUTS
    Kraków
    0 references
    country
    Poland
    0 references
    EU contribution
    3,399,244.5 zloty
    0 references
    815,818.68 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    budget
    4,522,020.0 zloty
    0 references
    1,085,284.8 Euro
    exchange rate to Euro
    0.24 Euro
    point in time
    13 January 2020
    0 references
    co-financing rate
    75.17 percent
    0 references
    start time
    1 September 2017
    0 references
    end time
    31 August 2020
    0 references
    beneficiary name (string)
    AIRLY SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
    0 references
    beneficiary
    Q2509764
    0 references
    coordinate location

    50°2'48.8"N, 19°59'49.9"E
    0 references
    summary
    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)
    0 references

    Identifiers

    Polish Kohesio ID
    POIR.01.01.01-00-0049/17
    0 references
     
    Retrieved from "https://linkedopendata.eu/w/index.php?title=Item:Q77612&oldid=6324625"