Opis projektu
Uczenie maszynowe bez nadzoru człowieka
Współcześnie możemy korzystać ze skutecznych wyszukiwarek, urządzeń medycznych i asystentów osobistych, których działanie bazuje na uczeniu maszynowym. Problemem pozostaje jednak fakt, aby móc uczyć się nowych umiejętności, systemy wymagają nadzoru człowieka. Finansowany przez UE projekt UNION ma na celu opracowanie systemów, które będą w stanie zrozumieć i integrować dane audiowizualne przy niewielkim lub zerowym nadzorze człowieka, torując drogę niezliczonym nowym zastosowaniom sztucznej inteligencji. Projekt zakłada zbadanie dwóch hipotez: po pierwsze, że pojęcia odzwierciedlające wewnętrzne właściwości świata przyrody mogą być przyswajane przez systemy bez nadzoru, a jednocześnie być możliwe do interpretacji przez człowieka; oraz po drugie, że dzięki tej zdolności system może zdobywać nowe umiejętności przydatne dla określonych interesariuszy na podstawie niewielu ręcznie opisanych przykładów lub całkowicie bez nich.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
ERC-COG - Consolidator Grant
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-COG
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaInstytucja przyjmująca
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
OX1 2JD Oxford
Zjednoczone Królestwo
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.