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Reducing Environmental Footprint through transformative Multi-scale Aviation Planning "The mission of RefMap is to develop a digital service aimed at quantifying the environmental footprints of air mobility for airliners and unmanned aircraft systems (UAS) at a ""multi-scale"" level, where single-trajectories (micr... ver más

31/01/2026

KTH

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN 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 HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2023-02-01

HORIZON-CL5-2022-D5-01-03: Exploiting renewable energy for shi... ExpectedOutcome:Project outputs and results are expected to contribute concretely to the following e...

I+D

Cerrada

0% 100%

Características del participante

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

Información adicional privada

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

Participantes

KTH

Lider

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Duración del proyecto: 35 meses Fecha Inicio: 2023-02-01
Fecha Fin: 2026-01-31

Líder del proyecto

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "The mission of RefMap is to develop a digital service aimed at quantifying the environmental footprints of air mobility for airliners and unmanned aircraft systems (UAS) at a ""multi-scale"" level, where single-trajectories (micro) and the flow traffic of multiple vehicles (macro) are optimised to minimise their environmental impact in a wide range of communities. RefMap investigates how the aviation business models will be affected by the availability of environmental data for each type and route of air vehicle, as this will enable stricter evidence-based Green policy making in the sector. This will be achieved via the development of the RefMap analytics platform processing environmental and weather data such as wind, noise, CO2 and non-CO2 emissions for both U-space and ATM. This platform will rely on a number of technical solutions, including numerical simulation, predictive models, and deep-learning methods. The latter will be used to construct accurate non-intrusive prediction frameworks and to optimize the trajectories of the various vehicles given the predicted flow conditions via deep reinforcement learning (DRL). These will enable the development of a new aviation business models aligned with EU’s Green Agenda."

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