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GAIA-TSF

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Geospatial Artificial Intelligence Analysis for Tailings Storage Facilities

The Geospatial Artificial Intelligence Analysis for Tailings Storage Facilities (GAIA-TSF) aims to design and develop the prototype of a system based on satellite earth observation and machine learning algorithms to achieve contin... ver más

28/02/2027

Líder desconocido

998K€

Presupuesto del proyecto: 998K€

Líder del proyecto Líder desconocido

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 7 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-10-01

HORIZON-EUSPA-2023-SPACE-01-61: EU GOVSATCOM for a safer and more s... Expected Outcome:Projects are expected to contribute to the following outcomes:

I+D +1

Cerrada hace 1 año

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

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Duración del proyecto: 28 meses Fecha Inicio: 2024-10-01
Fecha Fin: 2027-02-28

Líder del proyecto Líder desconocido

Presupuesto del proyecto 998K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The Geospatial Artificial Intelligence Analysis for Tailings Storage Facilities (GAIA-TSF) aims to design and develop the prototype of a system based on satellite earth observation and machine learning algorithms to achieve continuous multi-level/multi-scale characterisation and monitoring of Tailings Storage Facilities (TSFs). To achieve this goal, GAIA-TSF consortium will engage in interdisciplinary and international collaborative research and development, integrating the fields of geoscience, Earth Observation (EO), and Machine Learning (ML) Science as well as five countries (Spain, Portugal, Netherlands, Czech Republic, Zambia and South Africa). The project will focus on establishing strong interactions with user communities (mining authorities and mining industry) involved in TSF operational activities with the aim of defining clear customer-specific functional and technical requirements. These requirements will lay down Key Variables (KV) that could be used as parameters to monitor TSF as well as precise performance objectives for the GAIA-TSF prototype. On this foundation, the cooperative work between scientists and the mining operational communities will lead to explore how three technical disciplines, namely satellite earth observation, geo-engineering and machine learning, can be integrated into the design of a prototype supporting the automatic detection of anomalies and risks in TSFs. Based on the designed variables and structured training datasets, different machine and deep learning algorithms will be tested and evaluated to design and develop a prototype supporting the automatic detection and prediction of anomalies and risks in TSFs.

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