Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

ICELEARNING

Financiado

Cerrado

Artificial Intelligence techniques for ice core analyses

The detection of insoluble particles trapped in ice or sediment cores, like pollen grains, foraminiferal and diatom assemblages, volcanic and dust particles represents the basis for paleoresearch on the biosphere, volcanism and oc... ver más

14/01/2022

UNIVE

171K€

Presupuesto del proyecto: 171K€

Líder del proyecto

UNIVERSITA CA FOSCARI VENEZIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-14

MSCA-IF-2018: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 6 años

0% 100% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

UNIVE

171.47K€ | Lider

Proyectos interesantes

AiCE

Data Science

Applied Physics

2M€ Cerrado

FTAIGE

Data Science

Software

95K€ Cerrado

PRE2020-093145

Data Science

Software

99K€ Cerrado

PRE2020-092170

Data Science

Software

99K€ Cerrado

forecast

Data Science

Software

71K€ Cerrado

SKYNET

Data Science

Environmental S...

289K€ Cerrado

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Duración del proyecto: 33 meses Fecha Inicio: 2019-04-10
Fecha Fin: 2022-01-14

Líder del proyecto

UNIVERSITA CA FOSCARI VENEZIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 171K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The detection of insoluble particles trapped in ice or sediment cores, like pollen grains, foraminiferal and diatom assemblages, volcanic and dust particles represents the basis for paleoresearch on the biosphere, volcanism and oceanic and atmospheric realms. To date, except for ice core dust, this analytical goal is achieved during years of particle observations by manual microscopy. Artificial Intelligence predictive models are already applied to several research fields within geoscience, but up to date its implementation to paleoclimate is missing. With ICELEARNING, I aim to develop a two-phase routine for the automatic quantification of insoluble particles trapped in ice cores. The routine is based on a commercial Flow Imaging Microscope producing particle images from within melted ice samples. The images are then analyzed by Pattern Recognition algorithms which will be developed for automatic particle classification and counting. The routine will be specifically developed in order to be implemented in Continuous Flow Analysis (CFA) systems, therefore surpassing the traditional methods by providing continuous particle records from ice cores. ICELEARNING methodology is suitable to any diluted sample, thus representing a ground-breaking analytical advancement from ice core science to marine geology. This innovative routine is automatic and non-destructive, imperative prerequisites for the future Antarctic ice core project analytical measurements, aiming to retrieve a continuous climatic and environmental record covering the last 1.5 Myr. ICELERNING will be developed at Ca’ Foscari University of Venice with Prof. Carlo Barbante, leading expert in trace and ultra-trace level impurity detections in ice cores and with the University of Bergen, a top institution in marine geology and paleoceanography. This unique synergy, in addition to the proposer’s knowledge of CFA systems and machine learning techniques will provide the best preconditions for the project success.

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores