Eurach Research

interTwin

Digital Twin Engine interdisciplinare per la scienza

    Progetto finanziato da

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

    interTwin co-progetta e implementa il prototipo di un Digital Twin Engine (DTE) interdisciplinare, una piattaforma open source che fornisce componenti software generici e personalizzati per la modellazione e la simulazione per integrare Digital Twin (DT) specifici per le applicazioni. Le sue specifiche e la sua implementazione si basano su un modello concettuale co-progettato - l'architettura DTE blueprint - guidato dai principi di standard aperti e interoperabilità. L'ambizione è quella di sviluppare un approccio comune all'implementazione dei DT che sia applicabile all'intero spettro delle discipline scientifiche e non solo, per facilitare gli sviluppi e la collaborazione.
    La co-progettazione prevede casi d'uso di DT per la fisica delle alte energie, la radioastronomia, la fisica delle astroparticelle, la ricerca sul clima e il monitoraggio ambientale, i cui requisiti complessi dovrebbero far progredire in modo significativo lo stato dell'arte della modellazione e della simulazione utilizzando infrastrutture digitali eterogenee e distribuite, composizione di flussi di lavoro avanzati, gestione ed elaborazione dei dati in tempo reale, tracciamento della qualità e dell'incertezza dei modelli, fusione dei dati e analisi. Di conseguenza, emergerà un consolidamento delle tecnologie software a supporto della ricerca.
    La convalida della tecnologia con molteplici infrastrutture aumenterà l'accessibilità degli utenti alle capacità tecnologiche e il sostegno all'adozione dell'IA nella ricerca. interTwin si basa sulle capacità degli esperti delle infrastrutture di ricerca paneuropee e della coda lunga della scienza, un'infrastruttura aperta e un'infrastruttura di ricerca.

    Contatto: alexander.jacob@eurac.edu

    Publications
    A Hybrid Surrogate Deep Learning Model for Actual Evapotranspiration Prediction
    Aieb A, Jacob A, Liotta A, Liaqat MU (2024)
    Contributo in atti di convegno

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

    Ulteriori informazioni: 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)
    Presentazione

    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)
    Presentazione

    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)
    Presentazione

    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)
    Presentazione

    Conference: EODC Forum 2023 | Vienna | 9.5.2023 - 10.5.2023

    Ulteriori informazioni: 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)
    Contributo in atti di convegno

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

    Ulteriori informazioni: 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)
    Presentazione

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

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