Earth Observation Training in Science and Technology at the Space Research Centre of the Polish Academy of Sciences.
EOTiST mira a migliorare la capacità S&T del Centro di ricerca spaziale dell'Accademia delle scienze polacca (CBK PAN) e a raggiungere l'eccellenza nella ricerca dell'assimilazione dei prodotti EO nella valutazione e nel monitoraggio dell'ecosistema avviando una stretta collaborazione con 3 centri di eccellenza europei: CERTH, CREAF, CNR. Devono essere perseguiti gli obiettivi specifici:

Fondamenti di un'IA affidabile - Integrazione tra ragionamento, apprendimento e ottimizzazione.

L'infrastruttura di ricerca sull'ecosistema, sulle zone critiche e sui sistemi socio-ecologici della Comunità avanzata (eLTER PLUS) è ​​un'azione di ricerca e innovazione (RIA) finanziata da HORIZON 2020 con tre pilastri principali: networking, attività di ricerca congiunte e transnazionale, a distanza e accesso virtuale. È strettamente collegato al progetto eLTER Preparation Phase (eLTER PPP) e contribuisce all'attuazione dell'infrastruttura di ricerca eLTER (eLTER RI).

Il gruppo di ricerca  CNR-IAC è coinvolto in 3 Worpackage di progetto:  

L'European Tuberculosis Regimen Accelerator (ERA4TB) ha l'obiettivo esplicito di sviluppare una nuova terapia combinata per il trattamento di tutte le forme di tubercolosi a partire da circa 20 derivazioni e farmaci candidati forniti da EFPIA. Poiché i dettagli di questi non sono ancora disponibili, implementeremo un algoritmo di sviluppo di farmaci agile che comporta la profilazione e la costruzione del portafoglio.

Principi fisici della stampa 3D multimateriale: intuizioni dalla fisica verso l'industria 4.0

La produzione additiva è considerata una delle tecnologie più potenti mai inventate, in quanto ha cambiato notevolmente design e produzione nella nuova Industria 4.0. Tuttavia, a causa della complessa interazione di tecniche e materiali di stampa 3D, la stampa multimateriale in cui sono presenti più fasi o composti potrebbe essere influenzata da fenomeni di agglomerazione o separazione di fase su scala nano-meso, portando a sistemi difettosi con proprietà disomogenee.

Metodi numerici innovativi per equazioni differenziali parziali evolutive e applicazioni

Un'efficace medicina personalizzata per i tumori pediatrici deve affrontare una moltitudine di sfide, comprese le sfide dominio-specifiche. Per far ciò, il progetto IPC propone un approccio computazionale multicomprensivo, che combina diversi modelli, dall'apprendimento automatico ai modelli meccanicistici, per prevedere terapie standard e sperimentali ottimali per ogni bambino.