W celu świadczenia usług na najwyższym poziomie stosujemy pliki cookies. Korzystanie z naszej witryny oznacza, że będą one zamieszczane w Państwa urządzeniu. W każdym momencie można dokonać zmiany ustawień Państwa przeglądarki. Zobacz politykę cookies.
Powrót

Chcesz wziąć udział w powstawaniu lokalnych cyfrowych bliźniaków?

09.09.2024

Dołącz do sesji informacyjnej i znajdź partnerów do projektu

CYFROWE BLIŹNIAKI MIAST BUDOWANE ZE WSPARCIEM PROGRAMU CYFROWA EUROPA

Lokalne cyfrowe bliźniaki (LDT) to cyfrowe repliki fizycznych zasobów miasta, które wykorzystują dane i inteligentną technologię do symulacji rzeczywistych sytuacji. Stale się aktualizują, aby odzwierciedlić zmiany w prawdziwym świecie. Analizują dane, przewidują wyniki i pomagają skuteczniej zarządzać zasobami, a to wszystko przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Cyfrowe bliźniaki miast wspierają:

  • planowanie urbanistyczne,
  • zwiększanie efektywności działań,
  • radzenie sobie z sytuacjami kryzysowymi,
  • angażowanie obywateli w podejmowanie decyzji,
  • o poprawę zarządzania.

Miasta, które będą korzystać z cyfrowych bliźniaków zaoszczędzą pieniądze, zapewnią lepsze usługi i będą działać na rzecz zrównoważonego rozwoju.

Komisja Europejska w ramach programu Cyfrowa Europa ogłosiła 4 lipca 2024 r. otwarcie naboru pt. Towards networked Local Digital Twins in the EU. Jego celem jest skonsolidowanie efektów już realizowanych projektów Data Space for Smart Cities and Communities, EU Local Digital Twin (LDT) Toolbox oraz najnowszego działania Developing CitiVerse, tak aby przejść w kierunku ekosystemu dojrzałych infrastruktur i usług LDT w całej UE. Nabór potrwa do 21 listopada 2024 r.

Temat naboru zostanie zaprezentowany przez Komisję Europejską podczas organizowanej w dniu 16 września sesji informacyjnej. W ramach wydarzenia zaplanowano również sesję dla potencjalnych wnioskodawców, którzy szukają partnerów.

Panel do rejestracji i szczegóły znajdziecie tutaj: Info day: Towards networked Local Digital Twins in the EU

{"register":{"columns":[]}}