Description du projet
L’apprentissage automatique sans supervision manuelle
Nous avons aujourd’hui accès à de puissants moteurs de recherche, appareils médicaux et assistants personnels qui ont recours à l’apprentissage automatique. Les machines acquièrent toutefois de nouvelles compétences par le biais d’une supervision manuelle. Le projet UNION, financé par l’UE, entend développer des machines capables de comprendre et d’intégrer des données audiovisuelles avec peu ou pas de supervision manuelle, ouvrant ainsi la voie à d’innombrables nouvelles applications d’intelligence artificielle. Le projet étudiera deux hypothèses: la première suppose que les concepts reflétant les propriétés intrinsèques du monde naturel peuvent être appris sans supervision manuelle tout en restant interprétables par un humain; la deuxième suggère que grâce à cette capacité, une machine peut acquérir de nouvelles compétences utiles à des acteurs spécifiques à partir de peu ou pas d’exemples annotés manuellement.
Objectif
The aim of UNION is to liberate machine learning, enabling everyone to use it productively and creatively instead of being the demesne of experts. Today, machines must be explicitly taught any new skill via manual supervision, incurring a cost justifiable only for applications of general interest. Thus, as laypeople, we can benefit from powerful search engines, medical devices and personal assistants that are designed by means of machine learning, but we cannot easily teach machines to address our particular professional or personal needs. From recognizing illustrations on Greek vases to building catalogues of store products, machine learning could empower millions of individuals, but current technology cannot scale to these micro-tasks. The goal of UNION is thus to develop machines that can learn to understand audio-visual data with little to no manual supervision, opening up artificial intelligence to countless new applications. To this end, UNION will investigate two key hypotheses. The first is that concepts that reflect intrinsic properties of the natural world, such as detachable objects and their 3D geometry, physics and high-level class, can be learned without manual supervision, while still being interpretable to a human. The second hypothesis is that, given this ability, a machine can pick up new skills useful to specific stakeholders from no or just a few manually-annotated examples. These hypotheses will be validated (1) by developing algorithms that can learn without manual supervision, (2) by endowing machines with advanced general-purpose audio-visual analytical skills, and (3) by using the knowledge already acquired to learn new skills very efficiently, from little data and even less manual supervision. This will be delivered as an open-source package that will demonstrate how one can create open-ended audio-visual analysis software that can be taught a large variety of different tasks with at most lightweight manual assistance.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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