Adaptation forecasting and running system (Q77691)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 02:15, 23 September 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Removed claim: EU contribution (P835): 2,773,961.2824 euro)
Jump to navigation Jump to search
Project in Poland financed by DG Regio
Language Label Description Also known as
English
Adaptation forecasting and running system
Project in Poland financed by DG Regio

    Statements

    0 references
    11,558,172.01 zloty
    0 references
    15,722,596.51 zloty
    0 references
    3,773,423.1624 Euro
    13 January 2020
    0 references
    73.51 percent
    0 references
    1 May 2018
    0 references
    30 April 2020
    0 references
    GIVT SPÓŁKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
    0 references
    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_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 aim of the project is to create an Adaptive System for Foting and Corting Loves, based on advanced artificial intelligence mechanisms and changing data streams.The aim of the system is to predict the real time of disruptions of passenger flights (delays, cancellations, rerouting to another airport) and to automatically classify the causes of these disruptions after they have occurred, as to whether the flight is eligible for compensation under Regulation (EC) No 261/2004.Another objective is to measure possible passenger claims related to disrupted flights and to pave the way for an optimal path towards airlines.The research objective of the project will be achieved through the use of multiple real time data sources to predict the risk of disruption and the classification of causes.An analysis of the data will be used, inter alia, for automated machine learning algorithms.In the context of the research, it is a challenge to create a “one-size fits all model” combining many independent external signals (i.e. do not have an exclusive in-house knowledge) with historical data collected by the Applicant.The project meets the business objectives of the Applicant who is representing passengers in the case of airline compensation and its business strategy is to expand to the European market as a whole.The project will solve one of the key air traffic problems and disruptions.The system, providing for the maintenance of several million flights, will make it easier for passengers to plan their journeys and the Applicant to be effective and efficient. (English)
    0 references

    Identifiers

    POIR.01.01.01-00-0110/18
    0 references