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AQplus4

Financiado

Deep Learning Air Quality Forecasts for Four Days

AQplus4 will develop the first scientifically sound operational air quality forecasting system based on innovative deep learning and IT technology. Based on the successful development of AI air quality forecasting models in the In... ver más

30/04/2025

FZJ

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Ver 1 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-10-24

Línea de financiación objetivo El proyecto se financió a través de la siguiente ayuda:

ERC-2022-POC2: ERC PROOF OF CONCEPT GRANTS2

I+D

Cerrada hace 2 años

0% 100%

1 Participantes

FZJ

150.00K€ | Lider

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Duración del proyecto: 18 meses Fecha Inicio: 2023-10-24
Fecha Fin: 2025-04-30

Líder del proyecto

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 150K€

Descripción del proyecto AQplus4 will develop the first scientifically sound operational air quality forecasting system based on innovative deep learning and IT technology. Based on the successful development of AI air quality forecasting models in the IntelliAQ advanced grant, we will explore the combination of several deep learning models into one coherent concept, test the transferability to new air pollutant species and other world regions. Furthermore, the grant shall cover the necessary technical developments to prepare the data processing and deep learning software for operational use and we shall set-up a dialogue with two identified stakeholders (UBA Germany and NIER Korea) to discuss the data processing and forecasting requirements as well as the deployment and maintenance options. The stakeholder exchange will also include training activities including extended training of a Korean researcher. Timely and reliable air quality forecasts are important to issue health warnings and prepare mitigation measures. IntelliAQ has demonstrated higher accuracy forecasts compared to conventional chemistry transport model results. The AQplus4 system will therefore constitute an important breakthrough innovation that may later be adopted at several environmental monitoring agencies around the world.

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