Proyecto ICE forecastFusion

Predicción de patrones meteorológicos asociados a diversos fenómenos de alto impacto social (contaminación, incendios, energía)
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En el proyecto IDI-20220299 Desarrollo de una nueva solución software de predicción meteorológica de alta precisión, el equipo de trabajo especializado en Machine Learning, desarrolló un sistema de caracterización y predicción de patrones meteorológicos asociados a diversos fenómenos de alto impacto social (contaminación, incendios, energía).

Mediante la aplicación de redes neuronales no supervisadas, se ha podido caracterizar la meteorología asociada a eventos de contaminación perjudiciales para la salud en el área metropolitana de Madrid.

También se ha podido identificar aquellos patrones meteorológicos susceptibles de generar incendios de grandes dimensiones en el entorno de Galicia, así como cuantificar el mayor o menor riesgo que existe en una zona en el momento de que se produzca un incendio forestal.

Además, se ha podido caracterizar la meteorología en el entorno de la península, que condiciona la producción eólica a nivel general, estableciendo cuatro grandes grupos productivos en base a la potencia generada.

El reto de este proyecto se manifestó a la hora de integrar en una misma herramienta técnicas de machine Learning aplicados a datos meteorológicos, y el posterior diseño de un dashboard intuitivo y fluido que permitiera caracterizar las previsiones futuras de los modelos meteorológicos, en base a los criterios obtenidos por los modelos de Machine Learning.

Desarrollo de una nueva solución software de predicción meteorológica de alta precisión
Este proyecto está cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) con el objetivo de promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad.
Proyecto:  IDI-20220299: DESARROLLO DE UNA NUEVA SOLUCIÓN SOFTWARE DE PREDICCIÓN METEOROLÓGICA DE ALTA PRECISIÓN.

Convocatoria: Proyecto de INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO – IDI-20220299

Objetivos: Desarrollar una nueva metodología de predicción operativa mediante técnicas de Machine Learning, para la identificación de patrones atmosféricos susceptibles de generar un impacto sobre el desarrollo humano y las energías renovables, en la realidad actual de Cambio Climático.

Duración: 18 meses. Inicio 01/11/2021 – 30/04/2023

Presupuesto: 458.013,00 €

Financiación: 389.311,05 €

Tecnologías y detalles técnicos

Python

Leaflet

vueJS

GDAL