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Unterstützung der digitalen KI/ML-Transition von Copernicus Services

Diese Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen im Rahmen des Programms SPACE 2025 konzentriert sich auf die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in die Copernicus-Dienste, um deren digitale Transformation zu fördern. Der Schwerpunkt der Ausschreibung liegt auf der Förderung von KI/ML-Strategien zur Verbesserung der Qualität, Zuverlässigkeit und Effizienz von Copernicus-Daten und -Workflows bei gleichzeitiger Förderung der Interaktivität der Nutzer und On-Demand-Dienste. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören die Infrastruktur, das Know-how und die Integration, die für KI/ML in operativen Arbeitsabläufen erforderlich sind. Von den Vorschlägen wird erwartet, dass sie modernste KI/ML-Ansätze anwenden, skalierbare Lösungen entwickeln und die Übereinstimmung mit den operativen Anforderungen von Copernicus und der EU-Politik gewährleisten.

Eröffnung: 03 Jun 2025
Einsendeschluss(e): 13 Nov 2025

Daten bereitgestellt von Sciencebusiness.net

Bei dieser Finanzierungsmöglichkeit handelt es sich um einen vorab vereinbarten Entwurf, der noch nicht offiziell von der Europäischen Kommission genehmigt worden ist. Die endgültige, genehmigte Version wird voraussichtlich im ersten Quartal 2025 veröffentlicht werden. Dieser Entwurf wird zu Informationszwecken zur Verfügung gestellt und kann zur vorläufigen Bildung von Konsortien und zur Entwicklung von Projektideen verwendet werden, wird jedoch ohne jegliche Garantien oder Gewährleistungen angeboten.

Erwartetes Ergebnis

- Integrierte KI/ML-Strategie für Copernicus-Dienste
- Verbesserte Qualität, Aktualität und Zuverlässigkeit der Copernicus-Daten
- Schnellere und energieeffizientere Copernicus-Workflows
- Verbesserte Benutzererfahrung durch interaktive und On-Demand-Dienste
- Wissensaustausch über KI/ML-Anwendungen innerhalb von Copernicus
- Verbesserte KI-Fähigkeit der Copernicus-Daten

Umfang

- KI-gestützte Retrieval-Algorithmen für Copernicus-Missionen
- Fortgeschrittene Methoden zur Identifizierung von Wolken und Schatten bei der optischen Erfassung
- Verbesserte physikalische Parametrisierung und numerische Modelloptimierung
- Erkennung von Fehlern und Ausreißern in Produktions-Workflows
- Automatisierte PreVerarbeitung und QA/QC für verbesserte Datenqualität
- Innovative Datenfusions- und Komprimierungstechniken
- Verbesserte Erdsystemmodellierung durch fortschrittliche KI-Techniken
- Adaptive Workflow-Optimierung und interaktive Benutzeroberflächen
- Entwicklung von KI-gesteuerten Chatbots für verbesserte Benutzerunterstützung

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