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Artificial Neural Networks for the Prediction of Contrails and Aviation Induced Cloudiness

Descripción del proyecto

Estimación de los daños ambientales de la aviación distintos del CO2

Se sabe que la aviación tiene un impacto negativo en el clima debido a sus emisiones nocivas. Sin embargo, estudios e investigaciones recientes han descubierto efectos adicionales, sobre todo en relación con el papel de las estelas de condensación y los cirros antropogénicos en el enfriamiento de la atmósfera y la nubosidad. Desgraciadamente, la investigación sobre este tema ha sido limitada debido a la complejidad de las diversas variables implicadas. El equipo del proyecto E-CONTRAIL, financiado con fondos europeos, pretende realizar un estudio exhaustivo de las estelas de condensación y la nubosidad inducida por la aviación aprovechando las imágenes de satélite más avanzadas y explorando su posible impacto en el medio ambiente. Además, en el proyecto se pretende desarrollar una red neuronal artificial capaz de predecir los daños de la aviación al medio ambiente no causados por el CO2 . Para lograr este objetivo, los investigadores recurrirán a amplios conocimientos en aprendizaje profundo y ciencia climática para minimizar las incertidumbres.

Objetivo

Contrails and aviation-induced cloudiness effects on climate change show large uncertainties since they are subject to meteorological, regional, and seasonal variations. Indeed, under some specific circumstances, aircraft can generate anthropogenic cirrus with cooling. Thus, the need for research into contrails and aviation-induced cloudiness and its associated uncertainties to be considered in aviation climate mitigation actions becomes unquestionable.

We will blend cutting-edge AI techniques (deep learning) and climate science with application to the aviation domain, aiming at closing (at least partially) de existing gap in terms of understanding aviation-induced climate impact.

The overall purpose of E-CONTRAIL project is to develop artificial neural networks (leveraging remote sensing detection methods) for the prediction of the climate impact derived from contrails and aviation-induced cloudiness, contributing, thus, to a better understanding of the non-CO2 impact of aviation on global warming and reducing their associated uncertainties as essential steps towards green aviation.

Specifically, the objectives of E-CONTRAIL are:

O-1 to develop remote sensing algorithms for the detection of contrails and aviation-induced cloudiness.

O-2 to quantify the radiative forcing of ice clouds based on remote sensing and radiative transfer methods.

O-3 to use of deep learning architectures to generate AI models capable of predicting the radiative forcing of contrails based on data-archive numerical weather forecasts and historical traffic

O-4 to assess the climate impact and develop a visualization tool in a dashboard

Upon successful achievement of the objectives described above, we ambition to provide aviation stakeholders with an early and accurate (thus, reducing the associated uncertainty) prediction of those volumes of airspace with the conditions for large global warming impact due to contrails and aviation-induced cloudiness.

Coordinador

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Aportación neta de la UEn
€ 291 875,00
Dirección
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
España

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Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 291 875,00

Participantes (3)