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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Autonomous Linguistic Emergence in neural Networks

Description du projet

Une communication par réseaux de neurones profonds inspirée du langage humain

Les réseaux neuronaux profonds (DNN) sont des algorithmes d’apprentissage automatique dont le propre est d’imiter le traitement de l’information par le cerveau. Les DNN constituent une solution prometteuse pour introduire l’IA dans notre vie quotidienne, des voitures à conduite autonome aux smartphones, en passant par les jeux. Le projet ALiEN, financé par l’UE, propose d’améliorer l’interface des DNN et de développer un langage universel susceptible d’être facilement mis en œuvre dans différentes applications. Le projet s’inspire du langage humain et vise à remplacer les interfaces existantes par des protocoles de communication génériques. Les chercheurs mettront en place un environnement d’entraînement à l’interaction pour les DNN, qui aidera à améliorer les DNN existants et à résoudre les complexités liées aux applications réelles.

Objectif

Deep neural networks (DNNs) are specialized computational models lacking a standard interface. If a complex task requires different DNNs, an ad-hoc connection must be laboriously designed. Inspired by human language, ALiEN wants to replace such ad-hoc interfaces with generic communication protocols optimized for ease of learning by DNNs that might have different architectures and functions. ALiEN “languages” are not hand-crafted: they emerge by training DNNs to share information through communication, offering the scalability and robustness to noise that is an asset of learned systems.

A first set of experiments will study, in tightly controlled settings, the impact of input, training community size and communication channel on the expressiveness and ease of acquisition of emergent protocols. The emergence of general protocols will be encouraged by a training environment characterized by varied inputs and interaction among numerous DNNs. The best emerged protocols will also be taught in a supervised way to new DNNs, with the final aim of establishing a “universal” DNN language. Next, I will explore how emergent protocols can help interfacing out-of-the box, state-of-the-art DNNs, only requiring the addition of light input and output layers to existing pre-trained models. Finally, a simplified home automation use case will demonstrate the usefulness of emergent protocols in a scenario that features some of the complexities to be expected in real-life applications. The project will also thoroughly analyze the emerging protocols, with the concurrent aims of i) identifying and favoring features that make them more expressive and easier to learn; ii) enhancing interpretability; and iii) gathering scientific insights into communication emergence in a non-human “species”.

All in all, ALiEN will take a first bold step towards enabling autonomous DNN interaction, and thus genuinely adaptive AI systems.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-ADG - Advanced Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSIDAD POMPEU FABRA
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 2 489 541,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 489 541,00

Bénéficiaires (1)

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