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CPP2021-008737

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Nueva fuente Big and Linked Data con predicciones atmosféricas mejoradas a parti...

Nueva fuente Big and Linked Data con predicciones atmosféricas mejoradas a partir de modelos de predicción numérica, fuentes BOLD y Linked IoT Data ambientales (AQUILON) Sin duda, uno de los mayores retos de la sociedad actual gira en torno a cómo compaginar el crecimiento económico con un uso eficiente y sostenible de nuestros recursos naturales. Los países con un mayor nivel de renta per cápita... ver más

01/01/2021

ESTULOS SOLUTE

494K€

Presupuesto del proyecto: 494K€

Líder del proyecto

ESTULOS SOLUTE La prestacion de servicios de consultoria y la elaboracion de estudios, diagnosticos y analisis para el desarrollo de idi en empresas

TRL 4-5 | 2M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01

RETOS COLABORACION 21: Proyectos en colaboración público-p... Préstamos de hasta el 95% para la realización de proyectos de desarrollo experimental en cooperación...

I+D

Cerrada hace 2 años

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ESTULOS SOLUTE

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Líder del proyecto

ESTULOS SOLUTE La prestacion de servicios de consultoria y la elaboracion de estudios, diagnosticos y analisis para el desarrollo de idi en empresas

TRL 4-5 | 2M€

Presupuesto del proyecto 494K€

Descripción del proyecto Sin duda, uno de los mayores retos de la sociedad actual gira en torno a cómo compaginar el crecimiento económico con un uso eficiente y sostenible de nuestros recursos naturales. Los países con un mayor nivel de renta per cápita generan una mayor demanda de recursos energéticos y con una mayor proporción de uso de energías provenientes de fuentes fósiles en el mix energético, provocando un mayor número de emisiones de gases de efecto invernadero. Uno de los principales problemas del uso de este tipo de energías es el impacto que trasladan en cuanto a la contaminación del aire, reduciendo su calidad y afectando gravemente a la salud humana.En este sentido, y según la Comisión Europea, el coste estimado por la mala calidad del aire en vidas humanas es incluso peor que el causado por los accidentes de tráfico en carretera, lo que lo convierte en la principal causa de muerte prematura en Europa, con más de 390 000 muertes prematuras cada año.También afecta a la calidad de vida al causar o agravar problemas respiratorios, especialmente en los grupos más vulnerables como los niños, los ancianos y personas con afecciones asmáticas. Según la misma Comisión Europea, la contaminación del aire causa además importantes costes económicos relacionados con los días de trabajo perdidos y los altos costes de atención médica que originan los mencionados problemas. En una situación actual como la que vivimos a nivel mundial debido a la pandemia por el virus SARS-CoV-2 (COVID-19), es necesario más que nunca investigar en medidas que mejoren la salud de los ciudadanos y que contribuyan a reducir la presión sobre el sector sociosanitario.Para ello, es necesario investigar y proporcionar nuevas herramientas que fomenten el uso de energía limpia y renovable. Una forma de lograrlo es mejorar la predicción de la aerogeneración eléctrica, especialmente de cara a mejorar la información proporcionada al operador del sistema eléctrico, facilitando la gestión del sistema con la mayor penetración de renovables posible a un bajo coste de operación. En este sentido, actualmente se emplean modelos numéricos de predicción meteorológica como GFS (Global Forecast System), que son ejecutados cuatro veces al día para ofrecer una predicción a 14 días, con una resolución espacial que decae tras el décimo día. A este respecto, existen también modelos predictivos basados en aprendizaje profundo (Deep Learning), entre otras posibles aproximaciones. Sin embargo, con el fin de mejorar dichos modelos es necesario aportar una mayor resolución de los datos recogidos más allá de las imágenes por satélite y las sondas meteorológicas. Con la caída de los costes asociados, la recogida de datos ambientales de sensores masivos compartidos (Linked IoT Data) se torna en una solución con un enorme potencial. Con el fin de dar solución a la problemática expuesta, desde SOLUTE y el AIR Institute se propone la puesta en marcha de AQUILON, una plataforma para la publicación de una nueva fuente Big and Linked Data con predicciones atmosféricas mejoradas mediante técnicas Deep Learning a partir de datos de modelos NWP (Numerical Weather Prediction), fuentes Big and Open Linked Data y fuentes Linked IoT Data ambientales masivas que será puesta a disposición de las diferentes entidades interesadas.

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