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PID2020-113135RB-C33

Financiado

PREDICCION DE AMENAZAS ASOCIADAS A CORRIENTES INDUCIDAS GEOMAGNETICAMENTE EN LAS...

PREDICCION DE AMENAZAS ASOCIADAS A CORRIENTES INDUCIDAS GEOMAGNETICAMENTE EN LAS INFRAESTRUCTURAS CRITICAS ESPAÑOLAS LA NATURALEZA DEL PROYECTO COORDINADO, TITULADO "MODELIZACION Y PREDICCION DE CORRIENTES GEOMAGNETICAMENTE INDUCIDAS EN LA PENINSULA IBERICA (IBERGIC-CAST)", REQUIERE UN EQUIPO MULTIDISCIPLINAR CAPAZ DE APROVECHAR SUS SINERGIAS Y... ver más

01/01/2020

CSIC

54K€

Presupuesto del proyecto: 54K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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CSIC

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 54K€

Descripción del proyecto LA NATURALEZA DEL PROYECTO COORDINADO, TITULADO "MODELIZACION Y PREDICCION DE CORRIENTES GEOMAGNETICAMENTE INDUCIDAS EN LA PENINSULA IBERICA (IBERGIC-CAST)", REQUIERE UN EQUIPO MULTIDISCIPLINAR CAPAZ DE APROVECHAR SUS SINERGIAS Y EXPERIENCIAS EN SUS RESPECTIVOS CAMPOS, PARA ABORDAR EL COMPLEJO PROBLEMA DE MODELIZACION Y PREDICCION DEL IMPACTO DE LAS TORMENTAS SOLARES EN LAS INFRAESTRUCTURAS CRITICAS ESPAÑOLAS. ESTE SUBPROYECTO, TITULADO PREDICCION DE AMENAZAS ASOCIADAS A CORRIENTES INDUCIDAS GEOMAGNETICAMENTE EN LAS INFRAESTRUCTURAS CRITICAS ESPAÑOLAS, TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR UN SISTEMA DE ALERTA ANTICIPADA, SIN PRECEDENTES, BASADO EN TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LAS TORMENTAS SOLARES VIOLENTAS, A TRAVES DE CORRIENTES GEOMAGNETICAS INDUCIDAS (GICS), EN INFRAESTRUCTURAS TALES COMO LA RED ELECTRICA, LOS OLEODUCTOS Y GASODUCTOS, E INCLUSO EN LOS CIRCUITOS DE COMUNICACION FERROVIARIA. PERTURBACIONES EN EL SOL PUEDEN LLEGAR A PRODUCIR EYECCIONES DE MASA CORONAL, QUE SON LAS RESPONSABLES DE TORMENTAS GEOSFERICAS EN LA TIERRA. ESTOS SUCESOS DESENCADENAN NUMEROSOS Y DIVERSOS FENOMENOS QUE SE MANIFIESTAN COMO CORRIENTES ELECTRICAS QUE FLUYEN EN LA MAGNETOSFERA E IONOSFERA. ESTAS CORRIENTES, VARIABLES EN EL TIEMPO, QUE FLUYEN EN LA ATMOSFERA SUPERIOR, TAMBIEN PRODUCEN VARIACIONES DEL CAMPO MAGNETICO EN LA SUPERFICIE DE LA TIERRA, INDUCIENDO CAMPOS GEOELECTRICOS EN LAS INFRAESTRUCTURAS TERRESTRES. ESTOS ULTIMOS CAMPOS GENERAN GICS, CORRIENTES ELECTRICAS INDUCIDAS EN CONDUCTORES QUE OPERAN A NIVEL DE LA SUPERFICIE. DE HECHO, ESTOS GICS PUEDEN PROVOCAR PERTURBACIONES, INTERRUPCIONES E INCLUSO DAÑOS A LARGO PLAZO EN ESTAS INFRAESTRUCTURAS BASICAS PARA LA POBLACION. POR LO TANTO, DESARROLLAR METODOS PARA PREDECIR GICS LOCALES ES MUY IMPORTANTE PARA PROTEGER ESTAS INFRAESTRUCTURAS Y LIMITAR EL IMPACTO DE LAS TORMENTAS GEOMAGNETICAS EN LA SEGURIDAD PUBLICA, EN LAS COMUNICACIONES Y EN LA ECONOMIA. CONCRETAMENTE, ESPERAMOS DESARROLLAR UN MODELO PREDICTIVO DEL IMPACTO DE FUTURAS TORMENTAS SOLARES EN LA SUPERFICIE TERRESTRE. ESTE MODELO CONSTARA DE DOS ETAPAS. PRIMERO, UTILIZAREMOS LOS DATOS PROPORCIONADOS POR LA SONDA ESPACIAL ACE DE LA NASA, UBICADA A 1,4 MILLONES DE KM DE LA TIERRA, EN PARTICULAR EN EL PUNTO LAGRANGE 1 (L1). ESTOS DATOS CONTIENEN MEDIDAS DE LOS PARAMETROS DEL VIENTO SOLAR (DENSIDAD, VELOCIDAD, ETC.) Y VARIACIONES DEL CAMPO MAGNETICO INTERPLANETARIO EN L1. A ESTOS DATOS SE APLICARAN TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA OBTENER UN MODELO DE PREDICCION DE LA VARIACION DEL CAMPO MAGNETICO A NIVEL DE SUPERFICIE TERRESTRE, EN PARTICULAR EN LOS OBSERVATORIOS GEOMAGNETICOS UBICADOS EN LA PENINSULA IBERICA. UN REQUISITO SERA LA CAPACIDAD DE USAR INFORMACION HISTORICA DE LOS PARAMETROS DE ENTRADA PARA MEJORAR LA PREDICCION FINAL. PARA ESTA TAREA, EL USO DE REDES NEURONALES (NNS) ES PARTICULARMENTE PROMETEDOR, YA QUE LAS CONEXIONES ENTRE NODOS ENLAZAN LA SECUENCIA TEMPORAL, LO QUE PERMITE APROVECHAR DINAMICAMENTE SU COMPORTAMIENTO Y SU POTENCIAL DE PREDICCION. POR TANTO, LOS MEJORES CANDIDATOS SON LAS NNS RECURRENTES DE MEMORIA A CORTO PLAZO (LSTM), LOS MODELOS DE NNS EXOGENAS AUTORREGRESIVAS NO LINEALES Y LAS NNS CONVOLUCIONALES. POSTERIORMENTE, UTILIZAREMOS ESTAS PREDICCIONES DE LAS VARIACIONES TEMPORALES DEL CAMPO MAGNETICO LOCAL EN LA SUPERFICIE TERRESTRE EN UN MODELO FISICO DE LA ESTRUCTURA GEOELECTRICA TRIDIMENSIONAL DE LA TIERRA PARA GENERAR LOS CAMPOS GEOELECTRICOS QUE DETERMINAN LAS GICS. IC\ESPAÑA\RIESGOS NATURALES\TORMENTAS SOLARES\REDES ELECTRICAS\INDUCCION ELECTROMAGNETICA\METEOROLOGIA ESPACIAL\APRENDIZAJE PROFUNDO\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\CORRIENTES GEOMAGNETICAMENTE INDUCIDAS

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