Eurach Research

interTwin

Eine interdisziplinäre Digital Twin Engine für die Wissenschaft

    Projekt gefördert durch

    This project is funded by the European Union under Horizon Europe research and innovation programm

    interTwin entwickelt und implementiert den Prototyp einer interdisziplinären Digital Twin Engine (DTE), einer Open-Source-Plattform, die generische und maßgeschneiderte Softwarekomponenten für die Modellierung und Simulation zur Integration anwendungsspezifischer Digitaler Zwillinge (DTs) bereitstellt. Die Spezifikationen und die Implementierung basieren auf einem gemeinsam entwickelten konzeptionellen Modell - der DTE-Blueprint-Architektur - und orientieren sich an den Prinzipien offener Standards und Interoperabilität. Ziel ist es, einen gemeinsamen Ansatz für die Implementierung von DTs zu entwickeln, der im gesamten Spektrum der wissenschaftlichen Disziplinen und darüber hinaus anwendbar ist, um Entwicklungen und Zusammenarbeit zu erleichtern.
    Das Co-Design umfasst DT-Anwendungsfälle für die Hochenergiephysik, die Radioastronomie, die Astroteilchenphysik, die Klimaforschung und die Umweltüberwachung, deren komplexe Anforderungen den Stand der Technik bei der Modellierung und Simulation unter Verwendung heterogener verteilter digitaler Infrastrukturen, fortgeschrittener Workflow-Komposition, Echtzeit-Datenmanagement und -verarbeitung, Qualitäts- und Unsicherheitsverfolgung von Modellen, Datenfusion und -analyse erheblich voranbringen sollen. Infolgedessen wird eine Konsolidierung der Softwaretechnologien zur Unterstützung der Forschung entstehen.

    Die Validierung der Technologie mit mehreren Infrastruktureinrichtungen wird den Zugang der Nutzer zu technologischen Kapazitäten und die Unterstützung der Einführung von KI in der Forschung fördern. interTwin stützt sich auf die Kapazitäten von Experten aus paneuropäischen Forschungsinfrastrukturen und dem "Long Tail" der Wissenschaft, einer offenen

    Kontaktperson: alexander.jacob@eurac.edu

    Publications
    A Hybrid Surrogate Deep Learning Model for Actual Evapotranspiration Prediction
    Aieb A, Jacob A, Liotta A, Liaqat MU (2024)
    Beitrag in Konferenzband

    Conference: The International Conference on Intelligent Data Science Technologies and Applications | Dubrovnik | 24.9.2024 - 27.9.2024

    Weitere Informationen: https://idsta-conference.org/2024/papers/1898.pdf

    A Hybrid Surrogate Deep Learning Model for Actual Evapotranspiration Prediction
    Aieb A, Jacob A, Liotta A, Liaqat MU (2024)
    Vortrag

    Conference: IEEE IDSTA2024 | Dubrovnik | 24.9.2024 - 27.9.2024

    Seasonal forecasts of hydrological droughts over the Alps: advancing hybrid modelling applications
    Ferrario IF, Castelli M, Hussein AM, Liaqat UM, Weerts A, Jacob A (2024)
    Vortrag

    Conference: EGU 2024 | Vienna | 14.4.2024 - 19.4.2024

    openEO API: An introduction to EO cloud computing and applications
    Jacob A, Mohr M, Claus M, Campalani P (2023)
    Vortrag

    Conference: 2023 Taiwan Society for Geographic Information Annual Conference and Symposium | Tainan City | 29.6.2023 - 30.6.2023

    From monitoring to understanding: Towards a digital twin for hydrological drought prediction
    Castelli M, Claus M, Crespi A, Bartkowiak P, Jacob A (2023)
    Vortrag

    Conference: EODC Forum 2023 | Vienna | 9.5.2023 - 10.5.2023

    Weitere Informationen: www.eodc.eu/forum2023

    Development of drought early warning system for the Alps
    Liaqat MU, Alasawedah MH, Weerts A, Crespi A, Dhinakaran S, Jacob A, Castelli M (2023)
    Beitrag in Konferenzband

    Conference: Big Data from Space | Vienna | 6.11.2023 - 9.11.2023

    Weitere Informationen: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC1 ...

    https://doi.org/10.2760/46796

    Development of drought early warning system for the Alps
    Liaqat MU, Alasawedah MH, Weerts A, Crespi A, Dhinakaran S, Jacob A, Castelli M (2023)
    Vortrag

    Conference: Big Data from Space | Vienna | 6.11.2023 - 9.11.2023

    Project Partners

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