Investigar e aplicar o potencial da Inteligência Artificial para promover a resiliência climática a nível regional e local

Resultado esperado

A IA tem o potencial de apoiar ou facilitar praticamente todos os aspetos dos esforços das regiões na adaptação às alterações climáticas. Desde a avaliação de riscos à previsão climática, do planeamento de infraestruturas à gestão de recursos, entre outros. Contribuindo para os objetivos do Plano de Ação do Continente IA e da Missão da UE para a Adaptação às Alterações Climáticas, espera-se que os projetos contribuam com um dos seguintes: a IA é utilizada para melhorar o conhecimento prático sobre adaptação climática para as regiões europeias e autoridades locais, integrando dados climáticos nos processos de tomada de decisão. Setores específicos nas regiões selecionadas tornam-se mais resilientes às alterações climáticas graças ao uso da IA para melhorar os seus processos ou tecnologias, ao mesmo tempo que avançam na sua transformação digital.

Âmbito

Justificação Nos últimos anos, ocorreu uma aceleração rápida e disruptiva no progresso da Inteligência Artificial, impulsionada por avanços significativos na disponibilidade generalizada de dados, poder computacional e aprendizagem automática. Embora o potencial da Inteligência Artificial seja revelado diariamente e as suas possibilidades estejam a expandir-se exponencialmente, esta revolução tecnológica pode acelerar significativamente os esforços da Europa para a resiliência climática e contribuir para os objetivos da Missão de Adaptação. Considerando a natureza em constante mudança do crescimento da IA, as propostas devem demonstrar que vão além do estado da arte, identificar uma lacuna específica que possa ser abordada por uma ferramenta alimentada por IA e explicar por que motivo melhoraria os modelos, ferramentas ou aplicações existentes ou, alternativamente, justificar a necessidade de desenvolver soluções inteiramente novas. Em particular, a proposta deve abordar um dos seguintes dois objetivos: Objetivo 1: “IA para dados mais acessíveis” A IA pode processar rapidamente e identificar padrões em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, seriam demasiado complexos. As propostas devem explorar como a IA pode ser integrada de forma mais aprofundada, incluindo através de técnicas de IA como o deep learning, para tornar os dados mais acessíveis e compreensíveis, facilitando a tomada de decisões informadas por parte das regiões e autoridades locais. As melhorias devem ser testadas em pelo menos 3 regiões e autoridades locais para garantir que proporcionam um valor acrescentado concreto aos utilizadores finais (ou seja, decisores). Além disso, espera-se que as propostas apliquem essa análise para melhorar concretamente a integridade e acessibilidade dos dados. Objetivo 2: “IA para adaptação setorial” Utilização e aplicação de ferramentas de aprendizagem automática e IA para ajudar as regiões e autoridades locais a otimizar a gestão dos seus recursos e melhorar as tecnologias de adaptação em setores-chave. As propostas devem desenvolver e testar as ferramentas no território de pelo menos 5 regiões ou autoridades locais. O trabalho deve envolver atores do setor privado com experiência relevante no setor escolhido (por exemplo, agricultura inteligente, setor da construção e edifícios, gestão da água, gestão de resíduos, transportes, resiliência dos sistemas energéticos, etc.), para garantir que tais ferramentas alimentadas por IA são concebidas para escalabilidade e adoção. Independentemente do objetivo abordado, todas as propostas devem fornecer material de formação e divulgação para diferentes grupos-alvo, incluindo regiões e autoridades locais, sobre como tirar o melhor proveito das melhorias proporcionadas pela IA. Deve ser dada atenção à prevenção de vieses e à garantia de que os dados são representativos de populações diversas, bem como à consideração das possíveis limitações e potenciais desinformações ao utilizar ferramentas de IA generativa. Para assegurar um portefólio equilibrado que cubra ambos os objetivos, as subvenções serão atribuídas às propostas não só por ordem de classificação, mas também, pelo menos, a uma proposta com a classificação mais elevada dentro de cada objetivo, desde que as candidaturas atinjam todos os limiares.

O que isto significa para cidades e regiões

Regiões e autoridades locais como utilizadores finais e campos de teste, em conjunto com parceiros de investigação. Projetos de menor dimensão, representando um ponto de entrada gerível para uma cidade de porte médio. Orçamento do tópico: 12 milhões de euros; esperam-se 4 subvenções; cerca de 3 milhões de euros por projeto. Abertura a 9 de fevereiro de 2027; encerramento a 21 de setembro de 2027. A IA para adaptação baseia-se em dados climáticos e de observação da Terra; as projeções climáticas do Copernicus e as séries temporais Sentinel são os dados naturais de treino e entrada.