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Pilar 2: Desafíos globales y competitividad industrial europea

El pilar de Desafíos globales y competitividad industrial europea apoya la investigación relacionada con los desafíos sociales y refuerza las capacidades tecnológicas e industriales a través de 6 CLUSTERS.

Establece misiones de la UE con objetivos ambiciosos que abordan algunos de nuestros mayores problemas. Puede obtener más información sobre las misiones aquí.

También incluye actividades llevadas a cabo por el Centro Común de Investigación, que apoya a los responsables políticos de la UE y nacionales con evidencia científica independiente y apoyo técnico.

Las ciencias sociales y las humanidades están completamente integradas en todos los clusters, incluidas actividades específicas y dedicadas.

El pilar II cubre actividades de una amplia gama de niveles de preparación tecnológica (TRL),
incluidos los TRL inferiores.

El pilar II tiene la mayor parte de la financiación del programa de educación superior.

El pilar II apoya proyectos de investigación llevados a cabo por consorcios internacionales e interdisciplinarios. Los proyectos abordan temas específicos predefinidos propuestos por la CE que se dividen en seis clusters diferentes, cada uno de ellos centrado en desafíos sociales e industriales globales específicos. Puede obtener más información sobre el contenido específico de cada clúster haciendo clic en los enlaces siguientes:

  1. Salud
  2. Cultura Creatividad y Sociedad Inclusiva
  3. Seguridad Civil para la Sociedad
  4. Industria Digital y Espacio
  5. Clima, Energía y Movilidad
  6. Alimentación, Bioeconomía, Recursos Naturales, Agricultura y Medio Ambiente

Fecha de última modificación: 20/09/2024

Proyectos Horizonte Europa: Pilar 2

PROMISE - Prototipos de sistemas de imagen magnética para Europa

Programa específico: HORIZON-CL4-2024-DIGITAL-EMERGING-01-45
UPV/EHU: Beneficiario
UPV/EHU IP: Lola Boyano

Inicio del proyecto: 01/01/2025
Fin del proyecto: 31/08/2028

Breve descripción: PROMISE es un consorcio que se centra en la aplicación de la vacancia de nitrógeno (NV) en la tecnología cuántica de diamantes para la obtención de imágenes. El objetivo es guiar el desarrollo y el uso de esta tecnología cuántica madura y prometedora, que es conocida por su facilidad de uso.

PROMISE lleva los sensores de imágenes cuánticas basados ​​en NV al siguiente nivel de desarrollo mediante la construcción de prototipos de magnetómetros de campo amplio para medir muestras relevantes en entornos operativos (TRL7) para fomentar su aceptación en el mercado. El magnetómetro NV de campo amplio PROMISE destaca en la obtención de imágenes en comparación con otras tecnologías al generar mapas de campo magnético sin escanear. Esto da como resultado un tiempo de adquisición más rápido (órdenes de magnitud más rápido que los protocolos de escaneo), un campo de visión más amplio y una mayor sensibilidad. Esta velocidad en la adquisición es la clave para abrir su uso en una amplia gama de nuevas aplicaciones.

El consorcio se compromete a aprovechar los prototipos basados ​​en NV desarrollados para una aceptación consolidada en el mercado involucrando a socios relevantes a lo largo de toda la cadena de valor. Se diseñará y desarrollará un prototipo de sobremesa unificado, compacto, asequible y de bajo consumo sin afectar el rendimiento ni las funcionalidades. Se está desarrollando un software de aprendizaje automático para agilizar tanto la adquisición de datos como el análisis de datos, para facilitar el uso del dispositivo por parte de expertos no cuánticos y allanar el camino para automatizar el proceso de inspección. PROMISE también incluye experiencia que contribuirá a estandarizar los diseños y métodos necesarios para la industria.

Durante el proyecto, cuatro casos de uso validarán los prototipos, lo que afectará a la industria de semiconductores, ciencia de materiales, aeroespacial y biotecnología. La industria, en general, se beneficiará de una herramienta que permitirá mejoras en sus dispositivos, materiales y procesos de producción, además de proporcionar una comprensión más profunda de los mecanismos a nivel atómico. También monitoreará eventos y dinámicas para permitir predicciones más precisas y abordar desafíos urgentes en varios dominios.

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